Search Results RT-2

このAIニュースレターは、あなたが必要なもの全てです＃58

今週、私たちはNLPの領域外でAIの2つの新しい進展を見ることに興奮しましたMeta AIの最新の開発では、彼らのOpen Catalystシミュレーターアプリケーションの発表が含まれています

「A.I.言語モデルの支援を受けて、Googleのロボットは賢くなっています」

Googleの新しいロボティクスモデル、RT-2へののぞき見これは人工知能技術をロボットと組み合わせたものです

話すロボット：新しいAIモデルは、ビジョンと言語をロボットの動作に翻訳します

Google DeepMindは、ロボット技術の向上のために新しいビジョン・言語・アクションモデルを紹介します

AI

「Polarsによるデータパイプライン：ステップバイステップガイド」

この投稿の目的は、Polarsを使用してデータパイプラインを構築する方法を説明し、示すことですこれは、このシリーズの前の2つのパートで得たすべての知識を組み合わせて使用するため、もしもあなたが...

ディープ強化学習クラスのユニット2、パート2（Hugging Faceと共に） ⚠️ この記事の新しい更新版はこちらで入手できます 👉 https://huggingface.co/deep-rl-course/unit1/introduction この記事はディープ強化学習クラスの一部です。初心者からエキスパートまでの無料コースです。シラバスはこちらをご確認ください。 ⚠️ この記事の新しい更新版はこちらで入手できます 👉 https://huggingface.co/deep-rl-course/unit1/introduction この記事はディープ強化学習クラスの一部です。初心者からエキスパートまでの無料コースです。シラバスはこちらをご確認ください。このユニットの第1部では、価値ベースの手法とモンテカルロ法と時差学習の違いについて学びました。したがって、第2部では、Q-Learningを学び、スクラッチから最初のRLエージェントであるQ-Learningエージェントを実装し、2つの環境でトレーニングします：凍った湖 v1 ❄️：エージェントは凍ったタイル（F）の上を歩き、穴（H）を避けて、開始状態（S）からゴール状態（G）に移動する必要があります。自律運転タクシー 🚕：エージェントは都市をナビゲートし、乗客を地点Aから地点Bに輸送する必要があります。このユニットは、ディープQ-Learning（ユニット3）で作業を行うためには基礎となるものです。では、始めましょう！ 🚀 Q-Learningの紹介 Q-Learningとは？…

Artificial Intelligence

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「Polarsによるデータパイプライン：ステップバイステップガイド」

Q-Learningの紹介パート2/2

合成データのフィールドガイド

科学ソフトウェアの開発

2023 AIインデックスレポート：将来に期待できるAIトレンド

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