Решения 機器學習庫 для эффективности

Откройте надежные и мощные 機器學習庫 инструменты, которые обеспечивают высокую производительность.

機器學習庫

  • CrewAI-Learning позволяет совместное обучение с несколькими агентами с настраиваемыми окружениями и встроенными утилитами для обучения.
    0
    0
    Что такое CrewAI-Learning?
    CrewAI-Learning — это библиотека с открытым исходным кодом, предназначенная для упрощения проектов по обучению с несколькими агентами с усилением. Она предлагает каркасы окружений, модульное определение агентов, настраиваемые функции вознаграждения и набор встроенных алгоритмов, таких как DQN, PPO и A3C, адаптированных для совместных задач. Пользователи могут определять сценарии, управлять циклами обучения, вести журнал метрик и визуализировать результаты. Фреймворк поддерживает динамическую настройку команд агентов и стратегий обмена вознаграждениями, что облегчает прототипирование, оценку и оптимизацию решений ИИ для сотрудничества в различных областях.
    Основные функции CrewAI-Learning
    • Многоагентский каркас окружений
    • Модульные определения агентов и политик
    • Настраиваемые механизмы обмена вознаграждениями
    • Встроенные алгоритмы RL (DQN, PPO, A3C)
    • Шаблоны сценариев и динамические конфигурации
    • Управление циклом обучения и коллбэками
    • Логирование эффективности и визуализация
  • Объемная RL-рамочная база, предлагающая инструменты обучения и оценки PPO, DQN для разработки сопернических агентов в игре Pommerman.
    0
    0
    Что такое PommerLearn?
    PommerLearn позволяет исследователям и разработчикам обучать многоагентных RL-ботов в среде игры Pommerman. Включает готовые реализации популярных алгоритмов (PPO, DQN), гибкие конфигурационные файлы для гиперпараметров, автоматическое логирование и визуализацию метрик обучения, контрольные точки моделей и скрипты оценки. Его модульная архитектура облегчает расширение новыми алгоритмами, настройку среды и интеграцию с стандартными ML-библиотеками, такими как PyTorch.
Рекомендуемые