Jak działa Machine Learning: interaktywna symulacja CartPole (uczenie ze wzmocnieniem) | Accura AI

To klasyczny problem CartPole z uczenia ze wzmocnieniem, czyli działu sztucznej inteligencji, w którym model uczy się metodą prób i błędów. Zadaniem AI jest utrzymanie kijka w pionie poprzez ruszanie wózkiem w lewo i w prawo.

Sieć neuronową wytrenowaliśmy wcześniej na naszym komputerze i zapisaliśmy gotowe wagi dla pięciu poziomów wytrenowania. Cała fizyka i wnioskowanie AI liczą się na żywo w Twojej przeglądarce, więc nie potrzeba do tego ani serwera, ani karty graficznej.

Przełączaj poziomy od 0% do 100%, żeby zobaczyć, jak model radzi sobie od zupełnie przypadkowych ruchów aż po pełną kontrolę. Przyciskami po bokach albo strzałkami możesz go dodatkowo trącić i sprawdzić, czy da radę się pozbierać.