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Outils de suivi de performance

  • 대규모 에이전트 시스템에서 확장 가능한 훈련을 위해 평균장 다중 에이전트 강화 학습을 구현하는 오픈소스 Python 라이브러리입니다.
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    Mean-Field MARL란?
    Mean-Field MARL은 평균장 다중 에이전트 강화 학습 알고리즘의 구현과 평가를 위한 강력한 Python 프레임워크를 제공합니다. 주변 에이전트의 평균 효과를 모델링하여 대규모 에이전트 상호 작용을 근사하며, 이를 위해 평균장 Q-러닝을 활용합니다. 환경 래퍼, 에이전트 정책 모듈, 훈련 루프, 평가 지표를 포함하여 수백 에이전트에 대한 확장 훈련이 가능합니다. GPU 가속을 위해 PyTorch 기반이며, Particle World와 Gridworld와 같은 맞춤형 환경을 지원합니다. 모듈식 설계로 새 알고리즘의 확장이 쉽고, 내장된 로깅과 Matplotlib 기반의 시각화 도구는 보상, 손실 곡선, 평균장 분포를 추적합니다. 예제 스크립트와 문서가 사용자들이 설정, 실험 구성, 결과 분석에 도움을 주며, 대규모 다중 에이전트 시스템 연구와 프로토타이핑에 이상적입니다.
    Mean-Field MARL 핵심 기능
    • 평균장 Q-러닝 알고리즘 구현
    • Particle World 및 Gridworld 환경 래퍼
    • 수백 에이전트 확장이 가능한 훈련 파이프라인
    • 모듈형 정책, 훈련, 평가 모듈
    • PyTorch 기반 GPU 가속
    • 내장 로깅과 Matplotlib 시각화
  • AI 기반의 근해 IT 인력 확충 플랫폼.
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    TeamStation AI란?
    TeamStation은 근해 IT 인력 확충 프로세스를 간소화하는 최첨단 SaaS 플랫폼입니다. 고급 AI를 활용하여 미국 회사와 라틴 아메리카의 숙련된 소프트웨어 엔지니어를 신속하게 연결하여 채용 비용을 효과적으로 절감하고 IT 운영을 최적화합니다. 원활한 온보딩, HR 및 급여 시스템 통합, 자동화된 성능 모니터링과 같은 기능을 통해 TeamStation은 기술 인재를 채용하고 관리하는 과정을 더욱 효율적이고 비용 효과적으로 만들고자 합니다.
  • Brightbid는 AI를 활용하여 디지털 광고 캠페인을 효율적으로 최적화하고 개선합니다.
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    Brightbid란?
    Brightbid는 실시간으로 데이터를 분석하여 광고 전략을 최적화하기 위해 고급 인공지능 알고리즘을 사용합니다. 이 AI 에이전트는 비용을 줄이고 캠페인 전환율을 향상시키기 위해 성과 지표에 따른 지속적인 학습과 적응을 통해 광고 노력을 극대화하도록 작업합니다. 사용자들은 더 나은 의사 결정을 가능하게 하는 실행 가능한 통찰을 얻어 마케팅 노력의 전반적인 효과성을 향상시킵니다.
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