OpenAI Gym
OpenAI GYMは、開発者が両方の開発と比較する強化学習アルゴリズムに使用ツールキットです。彼らのGitHubのリポジトリは、貢献者の数十が含まれています。強化学習アルゴリズムへの拡張が他の人に比較する方法貢献者が見ることができるので、彼らはリーダーボードを提供します。 オープンソースライブラリとそのAPIを含むサービス：OpenAIのジムには2つの部分は基本的にあります。 あなたは信じられないほど技術的に精通していない方でも、貢献者は、実験結果を再現することで参加することができます。提示する異なる結果と実験に学習アルゴリズムを変更する創造的な方法がわからない人のために開始するには良い場所。 OpenAIジムは補強アルゴリズムをテストするための環境との様々な例が含まれています。 CartPoleの例では、短い時間のためのカート上の極のバランスをとります。 MountainCar例は大きな丘の上の車のドライブを備えています。他の楽しい例はアタリやボードゲームものMinecraftの例が挙げられます。
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の特徴 OpenAI Gym
- OpenAIジムのための書類は最低限CartPole例のランニングを取得するためのコードを提供します。
- これは、可能な最短時間で起動して実行するプロジェクトへの新来者のために簡単にそれを作ります。
- OpenAIジムにも貢献者が彼らの訓練を受けたAIエージェントのパフォーマンスを比較することを可能にするAPIを持っています。
の長所 OpenAI Gym
- 必要に応じてフィードバックや技術的なサポートを提供することができ、開発者の従事コミュニティ
- 彼らは、マイクロソフトとインフォシスなどのサム・アルトマン、イーロン・マスク、およびピーター・シールなどの個人や企業など、自分の使命をサポートし、個々のスポンサーや企業の顕著なリストを持っています。
の短所 OpenAI Gym
- あなたは、あなたの目標に逆効果となり、オープンソースプロジェクトでそれを含めて目に見えて、独自のAI技術の開発に興味があれば。
- 彼らの使命でも達成可能ではないかもしれません。 AIはそれを開発することは可能ではないかもしれないような急成長分野である「安全なAIを。」これを阻止する任意の能力なしに人間を追い越すことができますAIのいくつかの固有のコンポーネントがあるかもしれません。
OpenAI Gym レビュー
OpenAIジムは本当に、その種の最高です。強化学習を含むほとんどのAIの開発は独自のレベルで行われます。このソフトウェアの透明性とオープンソースの性質は、そのすべてにかなり利用できる安全な人工知能を達成するためのチャンスを増加します。 「やさしい人工知能がさえ可能であるならば、このプロジェクトは、それを達成します。
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Azure Machine Learning
MicrosoftがAzureの機械学習は最近、Azureの機械学習メーカー改名されました。それは何のコーディングを必要とせず、包括的でシンプルなブラウザベースの、ドラッグ・アンド・ドロップ作成ソフトウェアです。あなたが実行するという考えから行くために必要なのはクリックすることができ、マウスです。あなたは、コンピュータの経験、またはあなたの頭の中のアイデア以外のトンをコーディングの長い歴史を必要としません。 AzureのStudioは、分析ソリューションの作成と展開を可能にし、クラウドサービスです。プログラムは、あなたがそれを試してみたら、あなたがこれまでの予測分析ソリューション、他の方法を試してみました、なぜ、あなたは不思議に思うだろうことを学ぶことは簡単です。 あなたが開始する場所がわからない場合は、マイクロソフトのAzureのWebサイトには、どのようにインターフェイスを使用して、プロジェクトを構築する方法を教えるために、いくつかの総合的なチュートリアルを持っています。マイクロソフトのフォーラムは、質問に答えるために満足しているマイクロソフトのエンジニアによって移入されます。 あなたがデータ科学者や開発者なら、Azureのメーカーはあなたのための素晴らしいツールになります。ソフトウェアは、適用された機械学習用に最適化されています。あなたは数回クリックするだけで実行するという考えから移動するために事前にプログラムされたアルゴリズムと単純に設計されたドラッグ・アンド・ドロップ・インタフェースを使用することができます。データ科学に建てたい開発者は、MicrosoftのAzureの市場とAPIは、さまざまなオプションを持っています。 アズールStudioでカスタムコードのための必要はありませんが、あなたはまだそれを使用することができます。あなたが現在RやPythonのユーザーであれば、あなたは組み込みのパッケージとカスタムコードがサポートする以上の200を利用することができます。マイクロソフトのブログはPythonとRは、コーディングと機械学習を統合する方法について具体的な指示があります。 あなたが作成するデータ分析ソリューションは、発行され、MicrosoftギャラリーやAzureのマーケットプレースと共有することができます。人々の世界シェアを超えるすべてのデータの実験と実際のソリューションを提供しています。ギャラリーで展示Azureのメーカーの革新的な利用を検討各地からの科学者
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PredictionIO
ApacheのPredictionIO™オープンソースの機械学習サーバー。インストールのApache PredictionIO・エンジンテンプレートギャラリー・アプリケーションの統合の概要
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