고품질 Ferramentas de avaliação de desempenho 도구

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Ferramentas de avaliação de desempenho

  • 시뮬레이션에서 자율주행 협력 조정을 위한 협력형 다중 에이전트 강화학습을 구현하는 오픈소스 프레임워크입니다.
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    AutoDRIVE Cooperative MARL란?
    AutoDRIVE Cooperative MARL은 AutoDRIVE 도시 주행 시뮬레이터와 적응 가능한 다중 에이전트 강화학습 알고리즘을 결합한 GitHub 호스팅 프레임워크입니다. 훈련 스크립트, 환경 래퍼, 평가 지표, 시각화 도구를 포함하여 협력 운전 정책을 개발 및 벤치마킹할 수 있습니다. 사용자는 에이전트 관측 공간, 보상 함수, 훈련 하이퍼파라미터를 구성할 수 있습니다. 이 저장소는 모듈식 확장을 지원하여 사용자 정의 시나리오 정의, 커리큘럼 학습, 성능 추적이 가능합니다.
    AutoDRIVE Cooperative MARL 핵심 기능
    • MADDPG, PPO 등 다중 에이전트 RL 알고리즘 구현
    • 도시 주행 시나리오와 통합된 AutoDRIVE 시뮬레이터
    • 사용자 정의 가능한 환경 래퍼와 보상 함수
    • 로깅 지원 훈련 및 평가 스크립트
    • 시각화 및 성능 플로팅 유틸리티
    • 커리큘럼 학습 및 정책 체크포인트 지원
  • 비즈니스 효율성을 위한 셀프 서비스 노코드/로우코드 AI 워크플로우 솔루션.
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    Kode AI란?
    Kode AI는 비즈니스 운영을 자동화하고 최적화하도록 설계된 고급 셀프 서비스 노코드/로우코드 AI 워크플로우 솔루션입니다. 기업은 광범위한 코딩 기술 없이도 AI 기반 워크플로우를 구축하고 배포할 수 있습니다. 이 플랫폼은 데이터 준비, 자동화 및 통합을 위한 강력한 도구를 제공하여 기업이 생산성을 높이고 복잡한 작업을 간소화하는 데 도움을 줍니다. 인사 채용, 성과 평가 또는 마케팅 캠페인과 같은 다양한 비즈니스 요구 사항을 충족하기 위해 Kode AI는 맞춤형 솔루션을 제공합니다.
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