Résumé
Q-Learning algorithm la buy jàngal nit ñi ban jëf mooy gëna am njariñ, ci di jàng ndànk-ndànk njariñu jéego bu nekk ci jéem ak njuumte. Dafa am solo ndax mën na am jikko ju baax te kenn duko wax sàrti environmaa bi mu nekk.
Q-Learning jumtukaay la buy tabax xarala yu am njeexital ci kalite model bi, njëgu infrastructure bi, yeexal bi, ak wóor ci eskaal bi.
Plongeur bu xóot
Q-Learning dafay jàng benn fonction bu tuddu Q(s, a): neexal bi ñuy seentu ci diir bu yàgg ci jël jëf 'a' ci stade 's' ba noppi jëfandikoo ci anam wu gën ginaaw ga. Agent bi tàmbali xam dara, jéem jëf, di seetlu neexal yi. Ginaaw jéego bu nekk dafay nudge Q-valeur estimation ci neexal bi mu jota jot boole ci valeur future bi gëna baax bi mu xaar ci etaa bi ci topp. Li gëna am solo mooy 'amul benn xeetu politik' te 'amul benn misaal': mën na jàng politik bi gëna baax ci di banneexu ci lu bari, te soxlawul benn misaal buy wane ni àdduna bi di jaar. Buñu sukkandikoo ci jàngat bu doy ci bepp jëf-jëf, Q-valeur yi dañuy jëm ci valeur yi gëna baax, te jëf ji gëna baax ci bépp etaa mooy bi am Q bi gëna kawe.
Gis-gis xarala
Li gëna am solo mooy yeesali Bellman: Q(s,a) <- Q(s,a) + alpha [r + gamma*max_a' Q(s',a') - Q(s,a)]. Alpha mooy tolluwaayu jàng bi, gamma mooy factëru wàññi giy pondéree neexal yi ci ëlëg, ba noppi tur wiñ bind ci biir parenthèse mooy njuumteg wuute gi ci diir bi. 'Max' ci kaw jëf yi ci topp moo tax mu génn ci politik te may ko mu jàng politik bu baax bi doonte dafay banneexu. Exploration dañu koy faral di def ci tànneef jëf epsilon-greedy.
Jàngat Q-Learning
Q-Learning algorithm la buy jàngal nit ñi ban jëf mooy gëna am njariñ, ci di jàng ndànk-ndànk njariñu jéego bu nekk ci jéem ak njuumte. Dafa am solo ndax mën na am jikko ju baax te kenn duko wax sàrti environmaa bi mu nekk. Q-Learning jumtukaay la buy tabax xarala yu am njeexital ci kalite model bi, njëgu infrastructure bi, yeexal bi, ak wóor ci eskaal bi. Ngir tabax xam-xam bu xóot, jàppal Q-Learning ni xeetu liggéey, du benn man-man: leeral njariñ yi nga bëgg, leeral xalaat yi, ba noppi tàqale li sistem bi mëna def ci anam wu wóor ak li ba leegi soxla àtteb kàngam.
Ci jëf, ekip yu am doole yiy jëfandikoo Q-Learning dañuy gëna baaxal architecture, done, ak tànneefi infrastructure ci wàllu wóor ak njëg. Dañuy bind kritër yu leer ngir am ndam, natt leen ci done yu dëggu ak def liggéey, ba noppi ñu baamtu ci anamu ñàkka mëna seetlu, du ci benn yoon benchmark wins. Mooy barab bi xam-xam theorie bi di soppiku nekk kàttan buy yàgg ci produit yi, ci politik yi ak ci liggéey yi.
Dogal yi architecture di jël dañuy indi njariñ ak njëgu liggéey bi ay at ci ginaaw. Ci jamano jooju, Optimisation benn benchmark mën na nëbb ñakk kattan yu gëna yaatu ci sistem bi. Xeetu jëf bi gëna dëgër mooy boole gaawaayu jàngat ak disipline nguur: doxal pilote, jàpp firnde, siiwal dogal yi, ak wéy di yeesal kaaraange gi ci anam wi ñuy doxalee, li jëfandikukat bi di xaar, ak sàrti sàrt yi di jëm kanam.
njeextalu pexe
Dogal yi architecture di jël dañuy indi njariñ ak njëgu liggéey bi ay at ci ginaaw.
Dogal yi architecture di jël dañuy indi njariñ ak njëgu liggéey bi ay at ci ginaaw. Ci jëfandikoo yu am kalite bu kawe, loolu dañu koy tekki ci sàrti liggéey yuñ mëna natt, ay peggu boroom, ak ay xew-xewu xoolaat yu bari suko defee ekip yi mëna yokk wóolu seen bopp ci barabu yokk lu jaxasoo.
Njàngalem xarala yi dafay jàppale ekip yi ñu tànn li gën, te baña yam ci li gëna bees daal.
Njàngalem xarala yi dafay jàppale ekip yi ñu tànn li gën, te baña yam ci li gëna bees daal. Ci jëfandikoo yu am kalite bu kawe, loolu dañu koy tekki ci sàrti liggéey yuñ mëna natt, ay peggu boroom, ak ay xew-xewu xoolaat yu bari suko defee ekip yi mëna yokk wóolu seen bopp ci barabu yokk lu jaxasoo.
Tanneef yu gëna baax ci wàllu ingeñër dina wàññi jafe-jafe yi ci wàllu wóor ci liggéey bi.
Tanneef yu gëna baax ci wàllu ingeñër dina wàññi jafe-jafe yi ci wàllu wóor ci liggéey bi. Ci jëfandikoo yu am kalite bu kawe, loolu dañu koy tekki ci sàrti liggéey yuñ mëna natt, ay peggu boroom, ak ay xew-xewu xoolaat yu bari suko defee ekip yi mëna yokk wóolu seen bopp ci barabu yokk lu jaxasoo.
Doxal ci àdduna dëgg
Agent yiy jouer jeu Atari (DQN bu DeepMind) di jàng jouer Breakout ak Pong ci pixel yu ekraŋ bi
Xaarandi waxtu siñaal yi ci korosma yi ngir wàññi diir bi oto yi di xaar
Navigation robot ci biir griy wala labyrinthe fu robot bi di jàngee yoon wi gëna gàtt ngir am mbégte
Njëg yuy soppiku ak dogal ci invànteer, di barab bi ndawu liggéey bi di jàngee ban jëf mooy gëna yokk benefiis bi ci diir bu xawa yàgg
Modèlu jëfandikoo
Q- Jàng ci jëf
Agent yiy jouer jeu Atari (DQN bu DeepMind) di jàng jouer Breakout ak Pong ci pixel yu ekraŋ bi.
Agent yiy jouer jeu Atari (DQN's DeepMind) di jàng jouer Breakout ak Pong ci pixel yu ekraŋ yi. Ekip yi dañuy faral di am njariñ yu gëna baax suñu joxee ay threshold yu baax ci kanam, tëye yoonu escalation nit ngir jafe-jafe yi, ba noppi topp njariñu produit ak njëgu njuumte ci diir bi.
Q- Jàng ci jëf
Xayma waxtu siñaal yi ci korosma yi ngir wàññi diiru xaar bi oto yi di def.
Xarañteg waxtu siñaal yi ci korosma yi ngir wàññi diir bi oto yi di xaar. Ekip yi dañuy faral di am njariñ yu gëna baax suñu joxee threshold yu baax ci kanam, tëye yoonu escalation nit ngir jafe-jafe yi, ba noppi topp njariñu produit yi ak njëgu njuumte yi ci diir bi.
Q- Jàng ci jëf
Navigation robot ci biir griy wala labyrinthe foofu la robot bi di jàngee yoon wi gëna gàtt ngir am mbégte.
Robot navigation ci biir griy wala labyrinthe fu robot bi jàngee yoon wi gëna gàtt ngir gëna am neexal. Ekip yi dañuy faral di am njariñ yu gëna baax suñu joxee thresholds yu baax ci kanam, tëye yoonu escalation nit ngir jafe-jafe yi, ba noppi topp njariñu produit ak njëgu njuumte ci diir bi.
Q- Jàng ci jëf
Njëg yuy soppiku ak dogal ci invànteer, di barab bi ndawu liggéey bi di jàngee ban jëf mooy gëna yokk benefiis bi ci diir bu xawa yàgg.
Njëg yu am doole ak dogal yiñ jël ci invànteer, fu ab ndawu liggéey di jàng ban jëf mooy gëna yokk benefiis bi ci diir bu yàgg. Ekip yi dañuy faral di am njariñ yu gëna baax suñu joxee ay pursàntaasu kalite ci kanam, tëye yoonu eskalaasioŋ nit ngir jafe-jafe yi, ba noppi topp benefiis yi ak njëgu njuumte yi ci diir bu gàtt.
Risk yi ak balustrade yi
Optimize benn benchmark mën na nëbb ñakk kattan yu gëna yaatu ci sistem bi.
Njëg li ñuy fay ci infrastructure yi ak ci toppatoo dañuy faral di suufeel.
Bu sistem yi di gëna xawa jafee xam, jafe-jafe yi am ci wàllu kaaraange ak seetlu mën nañu gëna bari.
Roadmap ngir samp gi
Mandargal latency, kalite, ak njëg yi laata ngay jëfandikoo.
Mandargal latency, kalite, ak njëg yi laata ngay jëfandikoo. Japp jéego bu nekk ni buntu firnde: sudee mattul kritër yi, noppali génne gi, tëj bërëb bi, ba noppi nga yaatal jëfandikoo gi.
Benchmark ci biir sargal ak done yu dëggu.
Benchmark ci biir sargal ak done yu dëggu. Japp jéego bu nekk ni buntu firnde: sudee mattul kritër yi, noppali génne gi, tëj bërëb bi, ba noppi nga yaatal jëfandikoo gi.
Jumtukaay bi di saytu njuumte yi, derive bi ak njeextalu jëfandikukat bi.
Jumtukaay bi di saytu njuumte yi, derive bi ak njeextalu jëfandikukat bi. Japp jéego bu nekk ni buntu firnde: sudee mattul kritër yi, noppali génne gi, tëj bërëb bi, ba noppi nga yaatal jëfandikoo gi.
Waajal rollback ak yooni tontu ci jafe-jafe yi laata ngay eskale.
Waajal rollback ak yooni tontu ci jafe-jafe yi laata ngay eskale. Japp jéego bu nekk ni buntu firnde: sudee mattul kritër yi, noppali génne gi, tëj bërëb bi, ba noppi nga yaatal jëfandikoo gi.