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Ferramentas 機器學習庫 para otimizar seu trabalho

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機器學習庫

  • CrewAI-Learning

    CrewAI-Learning permite aprendizagem colaborativa multiagente com ambientes personalizáveis e utilitários de treino integrados.
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    O que é CrewAI-Learning?
    CrewAI-Learning é uma biblioteca de código aberto projetada para agilizar projetos de aprendizagem por reforço multiagente. Oferece estruturas de ambiente, definições modulares de agentes, funções de recompensa personalizáveis e um conjunto de algoritmos embutidos como DQN, PPO e A3C adaptados para tarefas colaborativas. Usuários podem definir cenários, gerenciar ciclos de treino, registrar métricas e visualizar resultados. O framework suporta configuração dinâmica de equipes de agentes e estratégias de compartilhamento de recompensas, facilitando o prototipagem, avaliação e otimização de soluções de IA cooperativa em várias áreas.
    Recursos Principais do CrewAI-Learning
    • Estrutura de ambiente multiagente
    • Definições modulares de agentes e políticas
    • Mecanismos personalizáveis de compartilhamento de recompensas
    • Algoritmos RL integrados (DQN, PPO, A3C)
    • Modelos de cenário e configurações dinâmicas
    • Gestão do ciclo de treino e callbacks
    • Registro de desempenho e visualização

  • PommerLearn

    Uma estrutura de RL que oferece ferramentas de treinamento e avaliação do PPO, DQN para desenvolver agentes competitivos no jogo Pommerman.
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    O que é PommerLearn?
    PommerLearn permite que pesquisadores e desenvolvedores treinem bots de RL multiagentes no ambiente de jogo Pommerman. Inclui implementações prontas de algoritmos populares (PPO, DQN), arquivos de configuração flexíveis para hiperparâmetros, registro e visualização automáticos de métricas de treinamento, ponto de verificação de modelos e scripts de avaliação. Sua arquitetura modular facilita a extensão com novos algoritmos, customização de ambientes e integração com bibliotecas padrão de ML como PyTorch.
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