O Incribo é uma plataforma que simplifica a criação de dados sintéticos de alta qualidade para o treinamento de modelos de IA. Ele permite que os usuários gerem modelos 3D, áudio e outros tipos de dados, cruciais para várias áreas como aumento, jogos, arquitetura e design de produtos. Ao sintetizar dados com variações do mundo real em características, movimentos e expressões, ele aprimora o treinamento de IA e reduz a dependência de processos de coleta de dados caros e demorados.

DQN-Deep-Q-Network-Atari-Breakout-TensorFlow fornece uma implementação completa do algoritmo DQN adaptado ao ambiente Atari Breakout. Utiliza uma rede neural convolucional para aproximar valores Q, aplica replay de experiências para quebrar correlações entre observações sequenciais e emprega uma rede alvo atualizada periodicamente para estabilizar o treinamento. O agente segue uma política epsilon-greedy para exploração e pode ser treinado do zero com entrada de pixels crus. O repositório inclui arquivos de configuração, scripts de treinamento para monitorar o crescimento da recompensa por episódios, scripts de avaliação para testar modelos treinados e utilitários TensorBoard para visualizar métricas de treinamento. Os usuários podem ajustar hiperparâmetros como taxa de aprendizagem, tamanho do buffer de replay e tamanho do lote para experimentar diferentes configurações.