Zinn Hub
0
Ձեր զամբյուղը
0

Մի հայացքից

Այս ծառայության հիմնական մանրամասները, որոնք կօգնեն ձեզ որոշում կայացնել: Ստեղծվել է Zinn Hub-ի կողմից, ոչ թե վաճառողի:

RL մոտեցում

MDP-շրջանակված ինժեներություն
Յուրաքանչյուր նախագիծ պաշտոնապես մոդելավորվում է որպես Մարկովի որոշումների գործընթաց՝ նախքան որևէ կոդ գրելը, ինչը ապահովում է, որ գործակալը սովորում է ճիշտ բանը։

Ալգորիթմներն աջակցվում են

DQN, PPO, A2C, SAC
Ալգորիթմի ընտրությունը պայմանավորված է ձեր խնդրի կառուցվածքով՝ դիսկրետ ընդդեմ շարունակական գործողությունների տարածությունների և հաշվողական սահմանափակումների, այլ ոչ թե մեկ չափի բոլորի համար նախատեսված լռելյայն տարբերակով:

Առաքման փաթեթ

Python, PyTorch / TensorFlow, Docker
Ամբողջ կոդը մաքուր է, մեկնաբանված Python-ը փաթեթավորված է Docker-ում՝ ամբողջությամբ վերարտադրելի գործարկումների համար. պատրաստ է ձեր սեփական ինժեներական թիմին հանձնելու համար:

Լավագույնը՝

Քվանտ, Օպերացիոն և Արտադրանքի թիմեր
Իդեալական է առևտրային հետազոտողների, ռեսուրսների բաշխման ինժեներների, գործառնական թիմերի և հիմնադիրների համար, ովքեր կարիք ունեն արտադրական մակարդակի RL-ի, ոչ թե ձեռնարկի նոթբուքի:

Ինչ կստանաք

Ձևաչափեր:
Թվային ֆայլեր
Ամպային հղում
Գրավոր հաշվետվություն
Աղբյուրի ֆայլեր
Պատվերով կոդ
Առաքման եղանակը:
Պատվերների կառավարիչ
Նշումներ: Առաքումները կիսվում են պատվերների կառավարչի միջոցով: Աղբյուրի կոդը, Jupyter նոթբուքերը և Docker ֆայլերը տրամադրվում են որպես ներբեռնվող արխիվ կամ ամպային հղում: PDF ճանապարհային քարտեզը ներառված է բոլոր մակարդակներում. գրավոր մոդելի փաստաթղթերի հաշվետվությունը ներառված է Production-Ready մակարդակում կամ երբ գնվում է Model Documentation հավելումը: Ուսուցման կորի վիզուալները ներառված են կառուցման մակարդակներում:

Ամբողջական նկարագրություն

Եթե ձեր բիզնես խնդիրը ներառում է հաջորդական որոշումներ, անորոշ արդյունքներ և չափելի նպատակ, ապա ուժեղացման ուսուցումը կարող է ձեզ տալ ինքնավար գործակալ, որը բարելավում է իրեն փորձի միջոցով: Այս ծառայությունը ձեզ տանում է հում գաղափարից մինչև աշխատող, տեղակայվող կոդ՝ առանց ձեռքի թափահարումների, առանց սև արկղերի:

Անկախ նրանից, թե ձեզ անհրաժեշտ է գործակալ, որը օպտիմալացնում է առևտրի կատարումը, հատկացնում է հաշվողական ռեսուրսներ, վերահսկում է արդյունաբերական գործընթացը կամ նավարկում է հատուկ սիմուլյացիա, մեկնարկային կետը միշտ նույնն է. ձեր խնդիրը բավականաչափ խորը հասկանալը՝ այն ճիշտ մոդելավորելու համար: Դա նշանակում է այն շրջանակել որպես Մարկովի որոշումների գործընթաց, ընտրել ճիշտ ալգորիթմը (DQN, PPO, A2C, SAC և այլն բոլորը քննարկվում են), և մշակել պարգևատրման ֆունկցիա, որն իսկապես արտացոլում է իրական աշխարհի ծախսերն ու նպատակները, այլ ոչ թե պարզապես մի բան, որը լավ է թվում մարզումների ժամանակ:

Այնուհետև աշխատանքը գործնական ինժեներական է: Մարզասրահի ոճի միջավայր է կառուցվում կամ հարմարեցվում ձեր տիրույթին համապատասխանելու համար, ձեր տվյալները կամ API-ն միացվում են, և վերարտադրելի փորձեր են իրականացվում Jupyter-ում, որպեսզի յուրաքանչյուր արդյունք կարողանա հետևել, հարցաքննվել և բարելավվել: Առաքված կոդը մաքուր Python է, գրված TensorFlow-ում կամ PyTorch-ում և ուղեկցվում է հիպերպարամետրերի կարգավորման սցենարներով և ուսուցման կորի վիզուալիզացիաներով, որպեսզի կարողանաք ճշգրիտ տեսնել, թե ինչպես է գործակալը զարգանում: Ամեն ինչ փաթեթավորված է Docker-ում (կամ տեղակայված է ձեր ամպային միջավայրում), ինչը նշանակում է, որ դուք կարող եք վերագործարկել, ընդլայնել կամ գործակալին հանձնել ձեր սեփական ինժեներական թիմին մեկ հրամանով:

Ավելի մեծ ներգրավվածությունների համար մոդելի մանրամասն փաստաթղթերի փաթեթը բացատրում է ճարտարապետական ընտրությունները, ուսուցման մեթոդաբանությունը, կատարողականի չափորոշիչները և թե ինչպես պահպանել գործակալին հետագայում՝ տալով ձեզ մի ակտիվ, որի վրա կարող եք վստահորեն կառուցել։

Մուտքի մակարդակը ռազմավարության վրա հիմնված խորհրդատվություն է. 60 րոպեանոց շրջանակային զանգ, որին հաջորդում է գրավոր PDF ճանապարհային քարտեզ, որն ընդգրկում է առաջարկվող ալգորիթմները, տվյալների պահանջները, KPI-ները և իրատեսական առաքման ժամկետը։ Սա իդեալական մեկնարկային կետ է, եթե ցանկանում եք փորձագիտական ներդրում մինչև ամբողջական կառուցմանը անցնելը, կամ եթե արդեն ունեք ներքին թիմ, որին պարզապես անհրաժեշտ է հստակ տեխնիկական պլան՝ իրականացնելու համար։

Երկրորդ և երրորդ մակարդակները տեղափոխվում են ամբողջական կառուցման տարածք՝ առաջադիմելով նիհար նախատիպից մինչև արտադրության համար պատրաստ, ամբողջությամբ փաստաթղթավորված համակարգ:

Այս ծառայությունը նախատեսված է արտադրանքի թիմերի, քանակական հետազոտողների, գործառնական ինժեներների և հիմնադիրների համար, ովքեր ցանկանում են, որ RL-ը ճիշտ կատարվի, այլ ոչ թե ձեռնարկի նոթբուքի պատճենը տեղադրվի իրենց կոդի բազայում: Գտնվելով Լոնդոնում՝ աշխատանքը հետևում է փուլային գործընթացին, որպեսզի դուք կարողանաք փորձարկել, կրկնել և հաստատել յուրաքանչյուր փուլում:

Zinner Որակի Երաշխիք

✓
Ստուգված մասնագետ
Յուրաքանչյուր Zinner վերանայվում և հաստատվում է հարթակին միանալուց առաջ:
✓
Որակյալ աշխատանքը երաշխավորված է
Բոլոր ծառայություններն ապահովված են մեր որակի ապահովման պարտավորությամբ:
✓
Ապահով վճարում
Ձեր վճարումը պաշտպանված է մինչև առաքված աշխատանքը հաստատելը:

Համեմատել փաթեթները

ԱռանձնահատկությունԽորհրդատվություն և ճանապարհային քարտեզԳործակալի կառուցումԱրտադրության համար պատրաստ գործակալ
Առաքման ժամանակը2 օր7 օր14 օր
Վերանայումներանսահմանափակ23
60-րոպեանոց խորհրդատվական զանգ՝ ձեր RL խնդիրը պարզելու համար✓✕✕
PDF ճանապարհային քարտեզ, որն ընդգրկում է առաջարկվող ալգորիթմները (DQN, PPO, A2C, SAC և այլն)✓✕✕
Տվյալների պահանջներ, KPI սահմանում և ժամանակացույց✓✕✕
Խնդիրը ձևակերպված է որպես Մարկովի որոշումների գործընթաց✓✕✕
Ձեր տիրույթի համար հարմար մոտեցումների ուսումնասիրություն✓✕✕
Ամեն ինչ Խորհրդատվություն և Ճանապարհային քարտեզ բաժնում✕✓✕
Պատվերով մարզասրահի ոճի միջավայր՝ կառուցված և միացված ձեր տվյալներին կամ API-ին✕✓✕
Տվյալների նախնական մշակում և պարգևատրման ֆունկցիայի ինժեներություն✕✓✕
Մոդելի ստեղծում և ուսուցում Python-ում (TensorFlow կամ PyTorch)✕✓✕
Հիպերպարամետրերի կարգավորման սկրիպտներ և ուսուցման կորի վիզուալիզացիաներ✕✓✕
Վերարտադրելի փորձեր, որոնք մատուցվում են Jupyter-ում, փաթեթավորված Docker-ում✕✓✕
Ամեն ինչ Agent Build-ում✕✕✓
Ամպային տեղակայում կամ Docker փաթեթավորում մեկ հրամանով վերագործարկումների համար✕✕✓
Արդյունավետության ճշգրտում իրական ծախսերի նպատակների դեմ✕✕✓
Մոդելի ամբողջական փաստաթղթեր՝ ճարտարապետություն, ուսուցման մեթոդաբանություն, KPI-ներ, սպասարկման ուղեցույց✕✕✓
Հակիրճ գրավոր զեկույց՝ բացատրելով արդյունքները և հաջորդ քայլի առաջարկությունները✕✕✓
Աղբյուրի կոդը կառուցված է և մեկնաբանված՝ ձեր ինժեներական թիմին հանձնելու համար✕✕✓

Պորտֆոլիո

Վաճառողի աշխատանքի օրինակներ՝ կապված այս Zinn-ի հետ։

Նախագծել և կառուցել ուժեղացման ուսուցման գործակալ ձեր օգտագործման դեպքի համար

Նախագծել և կառուցել ուժեղացման ուսուցման գործակալ ձեր օգտագործման դեպքի համար

Լրացուցիչ տեղեկություններ

Իմ գործընթացը

Քայլ 1 — Շրջանակի սահմանում.60 րոպեանոց խորհրդատվական զանգ՝ ձեր խնդիրը, տվյալները և նպատակները հասկանալու համար:
Քայլ 2 — Խնդրի ձևակերպում.Ձեր խնդիրը պաշտոնապես մոդելավորվում է որպես Մարկովի որոշումների գործընթաց՝ հստակ սահմանված պարգևատրման ֆունկցիայով:
Քայլ 3 — Միջավայր և տվյալներ.Մարզասրահի ոճի միջավայր է կառուցվում կամ հարմարեցվում և միացվում ձեր տվյալների աղբյուրին կամ API-ին:
Քայլ 4 — Ուսուցում և կարգավորում.Վերարտադրելի փորձերն իրականացվում են Jupyter-ում. հիպերպարամետրերը կարգավորվում են, և ուսուցման կորերը վերանայվում են:
Քայլ 5 — Առաքում և հանձնում.Մաքուր ելակետային կոդը, Docker փաթեթը, վիզուալիզացիաները և (որտեղ ներառված է) մոդելի ամբողջական փաստաթղթերը առաքվում են ձեր հաստատման համար:

Գործիքներ, որոնք ես օգտագործում եմ

Լեզուներ և շրջանակներ.Python, TensorFlow, PyTorch
RL գրադարաններ և միջավայրեր.OpenAI Gym-ի ոճի միջավայրեր, հատուկ սիմուլյացիոն միջավայրեր
Փորձարկում և վերարտադրելիություն:Jupyter Notebooks, Docker, ամպային տեղակայման խողովակաշարեր
Աջակցվող ալգորիթմներ:DQN, PPO, A2C, SAC և այլն, որոնք ընտրված են ձեր խնդրին համապատասխան

Կատարյալ է

Իդեալական գնորդներ:Քանակական հետազոտողներ և առևտրային թիմեր, Գործառնությունների և ռեսուրսների բաշխման ինժեներներ, Ապրանքային թիմեր, որոնք ավելացնում են ինքնավար որոշումների կայացում, Հիմնադիրներ, որոնք նախատիպում են AI-ի վրա հիմնված արտադրանք, Ներքին թիմեր, որոնց անհրաժեշտ է հստակ RL տեխնիկական ճանապարհային քարտեզ

Հաճախ տրվող հարցեր

Այո։ Խորհրդատվական մակարդակը հատուկ նախատեսված է հենց այս իրավիճակի համար։ 60 րոպեանոց զանգն օգնում է պարզել, թե արդյոք RL-ը ճիշտ գործիք է ձեր խնդրի համար, իսկ PDF ճանապարհային քարտեզը ձեզ տալիս է կոնկրետ պլան՝ ալգորիթմներ, տվյալների կարիքներ, KPI-ներ և ժամանակացույց, որը դուք կամ ձեր թիմը կարող եք օգտագործել վստահորեն առաջ շարժվելու համար՝ անկախ նրանից՝ կշարունակե՞ք ամբողջական կառուցումը, թե՞ ոչ։

Նվազագույնը՝ ձեր խնդրի հստակ նկարագրությունը, այն որոշումը, որը ցանկանում եք, որ գործակալը կայացնի, և թե ինչպիսին է լավ կատարողականը: Եթե ունեք առկա տվյալներ, API կամ սիմուլյացիոն միջավայր, խնդրում ենք կիսվել մուտքով կամ նմուշներով: Որքան շատ համատեքստ տրամադրեք նախապես, այնքան ավելի թիրախային կլինի շրջանակի զանգը և հետագա աշխատանքը:

DQN, PPO, A2C և SAC բոլորն էլ պարբերաբար օգտագործվում են, բայց ընտրությունը պայմանավորված է ձեր խնդրի կառուցվածքով՝ դիսկրետ ընդդեմ շարունակական գործողությունների տարածությունների, քաղաքականության վրա հիմնված ընդդեմ քաղաքականությունից դուրս պահանջների և հաշվարկային սահմանափակումների: Շրջանակի որոշման գործընթացը բացահայտում է ճիշտ համապատասխանությունը մինչև որևէ կառուցման սկիզբը:

Այո: Բոլոր կոդերը գրված են մաքուր, մեկնաբանված Python-ով (TensorFlow կամ PyTorch), ուղեկցվում են հիպերպարամետրերի կարգավորման սկրիպտներով և փաթեթավորված են Docker-ում, որպեսզի միջավայրը լինի ամբողջությամբ վերարտադրելի: Production-Ready մակարդակը ավելացնում է մոդելի փաստաթղթավորում հատուկ՝ ձեր սեփական ինժեներական թիմին հանձնելու համար:

Աշխատանքը մատուցվում է փորձարկվող փուլերով, օրինակ՝ միջավայր, ուսուցման ցիկլ, կարգավորում և վերջնական փաթեթավորում, որպեսզի դուք կարողանաք վերանայել և հաստատել յուրաքանչյուր կարևորագույն փուլ մինչև հաջորդի սկսվելը։ Սա նախագիծը համապատասխանեցնում է ձեր պահանջներին և խուսափում է ուշ փուլի մեծ անակնկալներից։

Այո։ Production-Ready մակարդակը ներառում է ամպային տեղակայում կամ Docker փաթեթավորում, որպեսզի գործակալը կարողանա գործարկվել ձեր ենթակառուցվածքում մեկ հրամանով։ Եթե ունեք կոնկրետ ամպային մատակարար կամ միջավայր, խնդրում ենք նշել դա ձեր պահանջներում, որպեսզի այն հաշվի առնվի կառուցման ժամանակ։

Ցանկացած տիրույթ, որը կարող է մոդելավորվել որպես հաջորդական որոշումների խնդիր՝ չափելի նպատակով. առևտուր և պորտֆելի օպտիմալացում, ռեսուրսների և հզորությունների բաշխում, գործընթացների վերահսկում, ռոբոտաշինության մոդելավորում, խաղային գործակալներ և լոգիստիկայի երթուղավորում, բոլորն էլ լավ հարմար են այս մոտեցմանը:

Հաճախորդների ակնարկներ

Տեսեք, թե ինչ են ասում մեր հաճախորդները այս Zinn-ի մասին

4.7
3 ակնարկներ
5 ⭐
2
4 ⭐
1
3 ⭐
0
2 ⭐
0
1 ⭐
0

Ես վերջերս օգտվեցի Սուֆիանի կողմից տրամադրված ուժեղացված ուսուցման ծառայություններից և խորապես տպավորված էի նրա փորձով: Նա ցուցադրեց թեմայի խորը ըմբռնում և արդյունքները տրամադրեց ժամկետից շուտ: Ամենից շատ առանձնանում էր այն, թե որքան հեշտությամբ նա հասկացավ իմ պահանջները. չկար ոչ մի հետադարձ կապ, պարզապես հարթ հաղորդակցություն և արդյունավետ կատարում: Ես խորհուրդ եմ տալիս Սուֆիանին: Հանձնեք նրան ձեր առաջադրանքը, և դուք կարող եք հանգիստ լինել՝ իմանալով, որ այն հմուտ ձեռքերում է:

Գերազանց համագործակցություն։ Շատ գիտակ։

Չափազանց նվիրված խնդիրներ լուծող։ Գերազանց է կանխատեսման և մեքենայական ուսուցման մեջ։

Միայն մուտք գործած հաճախորդները, ովքեր գնել են այս ապրանքը, կարող են ակնարկ թողնել:

Կատեգորիաներ

Zinner Քաղաքականություն

Build And Tune Reinforcement Learning Agents With Zinn Digital&Reg;

Միայն մուտք գործած հաճախորդները, ովքեր գնել են այս ապրանքը, կարող են ակնարկ թողնել:

Ընտրանքներ և պատվեր

Ստացեք Zinn Hub հավելվածը

Ծանուցումներ · Ավելի արագ մուտք · Ամբողջ էկրան

Հպեք Կիսվել ձեր բրաուզերում

➜ Այնուհետև հպեք "Ավելացնել հիմնական էկրանին"