LossLens AI — это интеллектуальный помощник, созданный для того, чтобы помочь специалистам по машинному обучению понять и оптимизировать процессы обучения модели. Путем анализа логов потерь и метрик он создает интерактивные визуализации кривых обучения и валидации, выявляет расхождения или переобучение и предоставляет объяснения на естественном языке. Используя передовые языковые модели, он предлагает контекстно-зависимые рекомендации по настройке гиперпараметров и ранней остановке. Агент поддерживает совместные рабочие процессы через REST API или веб-интерфейс, позволяя командам быстрее и более эффективно добиваться лучших результатов.

Модель ML использует современные алгоритмы для упрощения жизненного цикла машинного обучения. Она позволяет пользователям автоматизировать предварительную обработку данных, выбор модели и настройку гиперпараметров, что упрощает задачу создания высокоточных предсказательных моделей для разработчиков без глубоких технических знаний. С дружелюбными интерфейсами и обширной документацией, Модель ML идеально подходит для команд, которые хотят быстро использовать возможности машинного обучения в своих проектах.

Этот проект с открытым исходным кодом представляет собой полный фреймворк обучения с подкреплением для нескольких агентов на базе PyTorch и Unity ML-Agents. Включает децентрализованные алгоритмы DDPG, обертки окружения и тренировочные скрипты. Пользователи могут настраивать политики агентов, критические сети, буферы повторных данных и параллельных рабочих. Встроены хуки для логирования и мониторинга с помощью TensorBoard, а модульная структура позволяет легко внедрять пользовательские функции награды и параметры окружения. В репозитории есть примерные сцены Unity с демонстрациями задач совместной навигации, что делает его идеально подходящим для расширения и бенчмаркинга сценариев с множеством агентов в симуляциях.

MADDPG-Keras обеспечивает полный каркас для исследований в области обучения с подкреплением с несколькими агентами, реализуя алгоритм MADDPG в Keras. Поддерживаются непрерывные пространства действий, несколько агентов и стандартные среды OpenAI Gym. Исследователи и разработчики могут настраивать архитектуры нейронных сетей, гиперпараметры обучения и функции вознаграждения, после чего запускать эксперименты с встроенным логированием и контрольными точками для ускорения обучения политик и оценки производительности.

Многопроцессорные модели NKC предоставляют исследователям и разработчикам все необходимые инструменты для проектирования, обучения и оценки систем с несколькими агентами. Они включают модульную архитектуру, позволяющую определять пользовательские политики агентов, динамику окружающей среды и структуры вознаграждения. Точная интеграция с OpenAI Gym позволяет быстро создавать прототипы, а поддержка TensorFlow и PyTorch обеспечивает гибкость выбора платформы обучения. В платформе реализованы утилиты для повторного обхода опыта, централизованного обучения с раздельным выполнением и распределенного обучения на нескольких GPU. Расширенные модули для логирования и визуализации собирают показатели выполнения, способствуя бенчмаркингу и настройке гиперпараметров. Упрощая настройку сценариев с кооперативными, соревновательными и смешанными мотивациями, NKC позволяет ускорить эксперименты в области автономных транспортных средств, робототехнических рой и игровых ИИ.