Библиотека data scientist’а. Страница 10

Паттерны проектирования для систем машинного обучения. Часть 1

Эта серия статей представляет собой исчерпывающий обзор системных паттернов проектирования для обучения, обслуживания и эксплуатации систем машинного обучения в производственной среде. Цели Главная...

Как структурировать проекты машинного обучения с помощью GitHub и VS Code: полная инструкция с настройками и шаблонами

Хорошо продуманный процесс структурирования проектов машинного обучения поможет быстро создавать новые репозитории GitHub и с самого начала ориентироваться на элегантную программную архитектуру....

Русские шашки: представление доски с помощью двух uint64

Серия статей про создание AI для игры в русские шашки : Русские шашки: эффективная генерация ходов в Golang Русские шашки: представление доски с помощью двух uint64 Введение При разработке игр,...

Много нас, а GPU один. Как делиться?

Краткое содержание Нет, этот пост не про то, как на простом ноуте без NVIDIA гонять Stable Diffusion с вполне вменяемой скоростью. Да, этот пост про то, как на простом ноуте без NVIDIA гонять Stable...

r/datascience on Reddit: Advice for data scientists

Posted by u/RuffleCopter - 967 votes and 322 comments

Improving Deep Reinforcement Learning via Quality Diversity, Open-Ended and AI-Generating Algorithms

Jeff Clune, Associate Professor, Computer Science, University of British Columbia; Canada CIFAR AI Chair and Faculty Member, Vector Institute; Senior Research Advisor, DeepMind Abstract: Quality Diversity (QD) algorithms are those that seek to produce a diverse set of high-performing solutions to problems. I will describe them and a number of their positive attributes. I will summarize how they enable robots, after being damaged, to adapt in 1-2 minutes in order to continue performing their mission. I will next describe our QD-based Go-Explore algorithm, which dramatically improves the ability of deep reinforcement learning algorithms to solve previously unsolvable problems wherein reward signals are sparse, meaning that intelligent exploration is required. Go-Explore solved all unsolved Atari games, including Montezuma’s Revenge and Pitfall, considered by many to be a grand challenges of AI research. I will next motivate research into open-ended algorithms, which seek to innovate endlessly, and introduce our POET algorithm, which generates its own training challenges while learning to solve them, automatically creating a curricula for robots to learn an expanding set of diverse skills. Finally, I’ll argue that an alternate paradigm—AI-generating algorithms (AI-GAs)—may be the fastest path to accomplishing our field’s grandest ambition of creating general AI, and describe how QD, Open-Ended, and unsupervised pre-training algorithms (e.g. our recent work on video pre-training/VPT) will likely be essential ingredients of AI-GAs. Bio: Jeff Clune is an Associate Professor of computer science at the University of British Columbia and a Canada CIFAR AI Chair at the Vector Institute. Jeff focuses on deep learning, including deep reinforcement learning. Previously he was a research manager at OpenAI, a Senior Research Manager and founding member of Uber AI Labs (formed after Uber acquired a startup he helped lead), the Harris Associate Professor in Computer Science at the University of Wyoming, and a Research Scientist at Cornell University. He received degrees from Michigan State University (PhD, master’s) and the University of Michigan (bachelor’s). More on Jeff’s research can be found at http://www.JeffClune.com or on Twitter (@jeffclune). Since 2015, he won the Presidential Early Career Award for Scientists and Engineers from the White House, had two papers in Nature and one in PNAS, won an NSF CAREER award, received Outstanding Paper of the Decade and Distinguished Young Investigator awards, and had best paper awards, oral presentations, and invited talks at the top machine learning conferences (NeurIPS, CVPR, ICLR, and ICML). His research is regularly covered in the press, including the New York Times, NPR, NBC, Wired, the BBC, the Economist, Science, Nature, National Geographic, the Atlantic, and the New Scientist.

Emotion Classification with SpaCy v3 & Comet

If you are a natural language processing researcher or have an interest in this field, you have surely come across SpaCy or you are very…

The Annual State Of Data Quality Survey, 2023

Check out some of the stunning statistics in our annual data quality survey such as how data quality impacts 31% of revenue on average.

LangChain для бывалых — память и агенты. часть 2

Добро пожаловать во вторую часть статьи о фреймворке LangChain. В предыдущей части мы научились добавлять память в диалоги с LLM, а также создали простого агента, который...

Метод генерации столбцов для решения задач математической оптимизации большой размерности

Недавно на хабре мне понравилась статья " Математическая оптимизация и моделирование в PuLP: задача о назначениях " , где автор и, как я потом узнал, мой знакомый решил сделать серию статей о...

Mojo может стать крупнейшим достижением в области разработки языков программирования за последние десятилетия

Drake: Python vs. Mojo Mojo — это новый язык программирования, основанный на Python, который устраняет проблемы производительности и развёртывания. Об авторе: Джереми Говард ( Jeremy Howard ) —...

PyTorch Performance Features and How They Interact

PyTorch in 2023 is a complex beast, with many great performance features hidden away. Simple top-N lists are weak content, so I’ve empirically tested the most important PyTorch tuning techniques and settings in all combinations. I’ve benchmarked inference across a handful of different model architectures and sizes, different versions of PyTorch and even different Docker containers.

Метод генерации столбцов для решения задач математической оптимизации большой размерности

Недавно на хабре мне понравилась статья " Математическая оптимизация и моделирование в PuLP: задача о назначениях " , где автор и, как я потом узнал, мой знакомый решил сделать серию статей о...