Гибкие aprendizagem por reforço решения

Используйте многофункциональные aprendizagem por reforço инструменты, которые адаптируются под ваши нужды.

aprendizagem por reforço

  • Платформа на базе Java, позволяющая разрабатывать, моделировать и развертывать интеллектуальные системы множественных агентов с возможностями коммуникации, переговоров и обучения.
    0
    0
    Что такое IntelligentMASPlatform?
    IntelligentMASPlatform создавалась для ускорения разработки и развертывания систем с несколькими агентами, предлагая модульную архитектуру с отдельными слоями для агентов, окружения и сервисов. Агенты взаимодействуют через совместимую с FIPA коммуникацию ACL, что обеспечивает динамические переговоры и координацию. В платформу входит универсальный моделятор окружения, позволяющий моделировать сложные сценарии, планировать задачи агентов и визуализировать взаимодействия в реальном времени с помощью встроенной панели. Для расширенного поведения реализованы модули обучения с подкреплением и поддерживаются пользовательские плагины поведения. Инструменты развертывания позволяют упаковать агентов в автономные приложения или распределенные сети. Также API платформы обеспечивает интеграцию с базами данных, IoT-устройствами и сторонними сервисами ИИ, что делает её подходящей для исследований, промышленной автоматизации и умных городов.
  • BotPlayers — это открытая платформа с открытым исходным кодом, позволяющая создавать, тестировать и развертывать агентов для игр с поддержкой обучения с подкреплением.
    0
    0
    Что такое BotPlayers?
    BotPlayers — это универсальный открытый фреймворк, разработанный для упрощения разработки и развертывания агентов для игр на базе искусственного интеллекта. Он включает гибкий слой абстракции среды, поддерживающий скриншоты, веб-API или настраиваемые интерфейсы моделирования, позволяя ботам взаимодействовать с разными играми. Встроенные алгоритмы обучения с подкреплением, генетические алгоритмы и эвристические правила, а также инструменты для логирования данных, создания контрольных точек моделей и визуализации производительности. Модульная система плагинов позволяет разработчикам настраивать датчики, действия и политики ИИ на Python или Java. Также доступны конфигурации на YAML для быстрой разработки прототипов и автоматизированных пайплайнов для обучения и оценки. Поддержка кроссплатформенности на Windows, Linux и macOS ускоряет эксперименты и производство интеллектуальных игровых агентов.
  • PyBrain: Модульная библиотека на Python для машинного обучения и нейронных сетей.
    0
    0
    Что такое pybrain.org?
    PyBrain, сокращенное от Python-Based Reinforcement Learning, Artificial Intelligence, and Neural Networks Library, является модульной и открытой библиотекой, предназначенной для задач машинного обучения. Она поддерживает создание нейронных сетей, обучение с подкреплением и другие AI-алгоритмы. С мощными и простыми в использовании алгоритмами PyBrain предоставляет ценный инструмент как для разработчиков, так и для исследователей, стремящихся решить различные проблемы машинного обучения. Библиотека плавно интегрируется с другими библиотеками Python и подходит для задач, начиная от простого контролируемого обучения до сложных сценариев обучения с подкреплением.
  • Репозиторий GitHub, предоставляющий агентов DQN, PPO и A2C для обучения многопользовательскому обучению с подкреплением в играх PettingZoo.
    0
    0
    Что такое Reinforcement Learning Agents for PettingZoo Games?
    Ребята RL-агенты для PettingZoo — это библиотека на Python, обеспечивающая готовые алгоритмы DQN, PPO и A2C для многопользовательского обучения с подкреплением в средах PettingZoo. Включает стандартизированные скрипты обучения и оценки, настраиваемые гиперпараметры, встроенное логирование в TensorBoard и поддержку как соревновательных, так и кооперативных игр. Исследователи и разработчики могут клонировать репозиторий, настраивать параметры среды и алгоритмов, запускать тренировки и визуализировать метрики для быстрой разработки и сравнения своих экспериментов по многопользовательскому RL.
Рекомендуемые