रीइनफोर्समेंट लर्निंग इंजीनियर: नियंत्रण और ऑप्टिमाइजेशन के लिए एजेंट

मैं नियंत्रण, ऑप्टिमाइजेशन और निर्णय लेने के कार्यों के लिए रीइनफोर्समेंट लर्निंग समाधान विकसित करता हूँ और एक परियोजना को एक अस्पष्ट विचार से एक ऐसे एजेंट तक ले जाता हूँ जो आपके प्रक्रिया में स्थिरता से सुधार करता है। काम लगभग हमेशा सबसे कठिन और सबसे कम आंका गया चरण - सही समस्या का सूत्रीकरण - से शुरू होता है। हम मिलकर राज्य, क्रियाएँ और, महत्वपूर्ण रूप से, पुरस्कार को परिभाषित करते हैं क्योंकि एक खराब डिज़ाइन किया गया पुरस्कार फ़ंक्शन एक ऐसे एजेंट का उत्पादन करता है जो कार्य को हल करने के बजाय मैट्रिक को गेम करता है। मैं ऐसे वातावरण और सिमुलेटर डिज़ाइन करता हूँ जो आपकी वास्तविक गतिशीलता के करीब होते हैं ताकि उनमें प्रशिक्षण किया जा सके और यह सत्यापित किया जा सके कि सिमुलेशन में सीखा गया व्यवहार वास्तव में उत्पादन में स्थानांतरित होता है।

मैं एल्गोरिदम से आपके कार्य से शुरू करता हूँ, फैशन से नहीं। निरंतर नियंत्रण के लिए मैं आमतौर पर PPO या SAC चुनता हूँ, विवर्तनिक और संयोजक समाधानों के लिए - DQN और आधुनिक रूपांतर, और संदर्भ सेटिंग्स में सावधानी से ट्यून किए गए बैंडिट्स अधिक ईमानदार होते हैं बनिस्बत जटिल आर्किटेक्चर के। मैं पूर्ण प्रशिक्षण चक्र को पूरा करता हूँ: वेक्टराइज्ड वातावरण, पुरस्कार आकार, पाठ्यक्रम, हाइपरपैरामीटर खोज और मजबूत बेंचमार्क के खिलाफ ईमानदार मूल्यांकन ताकि आप वास्तविक लाभ देख सकें, न कि एक हाथ से चुनी गई सुंदर वक्र।

मैं तैनाती को अलग से मानता हूँ क्योंकि वहीं अधिकांश RL परियोजनाएँ चुपचाप मर जाती हैं। मैं इनफेरेंस के लिए नीति को एक हल्के प्रारूप में निर्यात करता हूँ, असामान्य राज्यों के लिए सुरक्षा प्रतिबंध और फॉलबैक परिदृश्य जोड़ता हूँ, और डेटा के प्रवाह के रूप में निगरानी और पुनः प्रशिक्षण सेट करता हूँ। आपको एक कार्यशील एजेंट, साफ कोड, दस्तावेज़ और आपकी टीम को परियोजना हस्तांतरण मिलता है।

— वातावरण डिज़ाइन और पुरस्कार फ़ंक्शन, सिमुलेटर
— PPO, SAC, DQN, संदर्भ बैंडिट, ऑफ़लाइन RL
— प्रशिक्षण, ट्यूनिंग, बेंचमार्क के साथ तुलना
— तैनाती, सुरक्षा प्रतिबंध, निगरानी