Гибкие 事前学習モデル решения

Используйте многофункциональные 事前学習モデル инструменты, которые адаптируются под ваши нужды.

事前学習モデル

  • Metamorph Labs: Платформа AI/ML для ресурсов и сотрудничества.
    0
    0
    Что такое Metamorph Labs?
    Metamorph Labs — это специализированная платформа для яркого сообщества AI/ML. Она предлагает различные ресурсы, включая наборы данных, предварительно обученные модели, научные статьи, инструменты AI и учебные пособия. Платформа, созданная для поддержки разработчиков, исследователей и энтузиастов AI, способствует обмену знаниями, разработке продуктов и инновационным решениям в области AI/ML. Metamorph Labs стремится создать процветающую экосистему AI/ML, которая поможет каждому, от новичка до эксперта, использовать силу искусственного интеллекта.
  • Рамочная система обучения с подкреплением, позволяющая автономным роботам ориентироваться и избегать столкновений в многоагентных средах.
    0
    0
    Что такое RL Collision Avoidance?
    RL Collision Avoidance предоставляет полный конвейер для разработки, обучения и внедрения политик избегания столкновений для мульти-роботов. Предлагает набор сценариев симуляции, совместимых с Gym, где агенты учатся избегать столкновений с помощью алгоритмов обучения с подкреплением. Пользователи могут настраивать параметры окружения, использовать GPU для ускоренного обучения и экспортировать полученные политики. Фреймворк также интегрирован с ROS для тестирования в реальных условиях, поддерживает предварительно обученные модели для немедленной оценки и оснащен инструментами для визуализации траекторий агентов и метрик производительности.
  • RL-базированный AI-агент, который учится оптимальным стратегиям ставок для эффективной игры в Heads-up limit Texas Hold'em poker.
    0
    0
    Что такое TexasHoldemAgent?
    TexasHoldemAgent представляет собой модульную среду, основанную на Python, для обучения, оценки и развертывания AI-игрока в Heads-up limit Texas Hold’em. Она интегрирует собственный симуляционный движок с алгоритмами глубокого усиленного обучения, включая DQN, для итеративного улучшения политики. Основные функции включают кодирование состояния руки, определение пространства действий (чего folded, call, raise), формирование вознаграждения и оценку решений в реальном времени. Пользователи могут настраивать параметры обучения, использовать ускорение на CPU/GPU, отслеживать ход тренировки и загружать или сохранять обученные модели. Фреймворк поддерживает пакетное моделирование для тестирования стратегий, генерации метрик эффективности и визуализации коэффициента побед, что позволяет исследователям, разработчикам и любителям покера экспериментировать с AI-стратегиями игры.
  • Goodlookup — это умная функция, интегрирующая GPT-3 с нечетким сопоставлением для Google Sheets.
    0
    0
    Что такое Goodlookup?
    Goodlookup — это умная функция, специально разработанная для пользователей Google Sheets. Она без швов интегрирует интуитивную мощь GPT-3 с надежными возможностями нечеткого сопоставления. Этот инструмент позволяет пользователям эффективно и точно выполнять сложные задачи, такие как сопоставление записей текст к тексту, кластеризация тем и разрешение синонимов. С использованием предварительно обученной модели Goodlookup предлагает высокие оценки доверия, помогая пользователям оценить точность своих совпадений и достичь более единого взгляда на разрозненные данные.
Рекомендуемые