InayofuataMwongozo unaofuata
Mafunzo ya Kuimarisha Nje ya Mtandao
Kiufundi
MWONGOZO wa Kiufundi
Kujifunza kwa Kuiga
Kujifunza kwa kuiga hufundisha AI kufanya kazi kwa kunakili maonyesho ya kitaalamu badala ya kujifunza kutokana na zawadi za majaribio na makosa.
Sikiliza mwongozo huuInaonyeshwa na AI · ~2 min
Katika ukurasa huudk 2 kusoma
Muhtasari
It matters because for many real tasks — driving, surgery, manipulation — it is far easier to show good behavior than to write a reward function.
Dive ya kina
Mafunzo ya kuiga hufunza sera kutoka kwa mifano iliyorekodiwa ya mtaalamu anayefanya kazi katika mazingira, kwa kawaida jozi za uchunguzi na hatua ambazo mtaalamu alichukua. Njia rahisi zaidi, uundaji wa kitabia, huchukulia hili kama ujifunzaji unaosimamiwa wazi: tabiri hatua ya mtaalam kutokana na hali. Inapendeza wakati zawadi ni ngumu kubainisha lakini maonyesho ni mengi, kama katika magari yanayojiendesha yaliyofunzwa kwa magogo ya uongozaji wa binadamu au roboti zinazofundishwa kwa njia ya simu. Udhaifu wa kawaida ni mabadiliko ya usambazaji, au makosa ya kujumuisha: makosa madogo ya utabiri humsukuma wakala katika hali ambazo mtaalamu hajawahi kuzitembelea, ambapo hana mwongozo na husogea mbali zaidi. Mbinu kama DAgger hurekebisha hili kwa kuuliza tena na tena mtaalam wa majimbo ambayo mwanafunzi anafikia.
Utekelezaji wa Ulimwengu Halisi
Miundo ya utambuzi wa magari ya kujiendesha yenyewe iliyofunzwa kuendesha gari kwa binadamu
Mikono ya roboti ikijifunza kukunja nguo au kuweka vitu kutoka kwa maonyesho ya simu
Mawakala wa kucheza michezo wamefungiwa kutoka kwa uchezaji wa binadamu uliorekodiwa kabla ya kusawazishwa vyema na RL
Roboti za upasuaji na usaidizi hujifunza mwendo kutoka kwa maonyesho ya waendeshaji wa kitaalamu
Mustakabali wa Kujifunza kwa Kuiga
Kujifunza kwa kuiga ni msingi wa kuinuka kwa miundo ya msingi ya roboti, ambapo sera moja hufunzwa kwenye seti kubwa za data za utendaji kazi nyingi na kusawazishwa vyema kwa ujuzi mpya. Tarajia muunganisho mkali zaidi wa lugha na maono ili roboti ziige kutoka kwa video au maagizo, pamoja na mahuluti ambayo huunganisha kwa uundaji wa cloning kisha kuboresha kupitia ujifunzaji wa uimarishaji. Kuongeza mkusanyiko wa onyesho kwa bei nafuu, kupitia simulizi na data ya uchezaji wa watu kutoka kwa wingi, inasalia kuwa kizuizi kikuu na mipaka inayotumika.
Kuiweka katika vitendo
Kwa nini ni muhimu
- Gharama na bajeti. Maamuzi ya usanifu huendesha utendaji na gharama ya uendeshaji kwa miaka.
- Maamuzi ya wazi zaidi. Elimu ya kiufundi husaidia timu kuchagua safu sahihi, sio tu mpya zaidi.
- Udhibiti wa ubora. Chaguo bora za uhandisi hupunguza matukio ya kuaminika katika uzalishaji.
Jihadharini na
- Kuboresha kiwango kimoja kunaweza kuficha udhaifu mkubwa wa mfumo.
- Gharama za miundombinu na matengenezo mara nyingi hupunguzwa.
- Mapengo ya usalama na uonekanaji yanaweza kukua kadiri mifumo inavyozidi kuwa ngumu.
Hatua zinazofuata
- Bainisha muda, ubora na malengo ya gharama kabla ya utekelezaji.
- Benchmark chini ya mzigo halisi na hali ya data.
- Ufuatiliaji wa ala kwa makosa, kuteleza, na athari za mtumiaji.
- Tayarisha njia za urejeshaji na majibu ya matukio kabla ya kuongeza ukubwa.
Endelea Kuchunguza
Jarida halali
Pata taarifa ya kila siku ya AI
Hadithi tatu za AI zilizothibitishwa kila asubuhi ya wiki, zimetengenezwa kwa Kiingereza rahisi. Bila malipo daima, hakuna matangazo.
Barua pepe moja kila siku ya wiki. Jiondoe kwa bonyeza moja. Hatutauza au kushiriki anwani yako.
Jijaribu mwenyewe
Take the Imitation Learning quiz
Maoni ya haraka juu ya kila jibu, na cheti kinachoweza kushirikishwa na kitambulisho kinachoweza kuthibitishwa baada ya kupita kozi.
Changia elimu ya AI bila malipo. AI Understanding ni 501(c)(3) isiyo na faida — hakuna matangazo, hakuna kizuizi cha malipo, daima. Toa mchango
Maswali yanayoulizwa mara kwa mara
What is Imitation Learning?
Kujifunza kwa kuiga hufundisha AI kufanya kazi kwa kunakili maonyesho ya kitaalamu badala ya kujifunza kutokana na zawadi za majaribio na makosa. Ni muhimu kwa sababu kwa kazi nyingi za kweli - kuendesha gari, upasuaji, udanganyifu - ni rahisi sana kuonyesha tabia nzuri kuliko kuandika kazi ya malipo.
In imitation learning, how does an agent acquire its behavior?
Kujifunza kwa kuiga humzoeza wakala kuzalisha tabia inayoonyeshwa katika maonyesho ya kitaalamu badala ya kugundua tabia kupitia majaribio na makosa yanayotokana na malipo.
Uigaji wa fremu za tabia za kujifunza kama ni aina gani ya tatizo?
Ujumuishaji wa tabia hushughulikia maonyesho kama data iliyo na lebo na hujifunza kutabiri hatua ya mtaalamu kwa kila hali inayozingatiwa, sawa kabisa na mafunzo yanayosimamiwa.
Ni tatizo gani linalosababisha uundaji wa kitabia kushindwa katika mlolongo mrefu wa hatua?
Makosa madogo ya hatua husukuma wakala katika hali ambazo mtaalam hakuonyesha kamwe; bila mwongozo hapo, makosa hujilimbikiza na wakala husogea mbali zaidi na njia ya mtaalam.
Algorithm ya DAgger inashughulikiaje udhaifu huo?
DAgger inasambaza sera ya sasa, ina mtaalam kuweka lebo ya majimbo mapya yaliyotembelewa, na hujizoeza kwenye mkusanyiko wa data ili data ya mafunzo ilingane na usambazaji wa hali ya mwanafunzi mwenyewe.
Kwa nini ujifunzaji wa kuiga mara nyingi hupendelewa kuliko kujifunza kwa kuimarisha kwa kazi kama vile kuendesha gari?
Kwa kazi changamano za ulimwengu halisi, kuandika zawadi inayonasa tabia nzuri ni ngumu, huku kuonyesha mifano ya tabia njema (kumbukumbu za kuendesha gari kwa binadamu) ni rahisi kwa kulinganisha.
Endelea kujifunza
Miongozo inayohusiana
Miongozo zaidi imechaguliwa kwa mada hii