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这是我们的会议记录和相应的资源,介绍使用项目的关键概念和工作流盆景和AnyLogic仿真。

在研讨会之前AnyLogic和微软联手将强化学习和机器教学业务应用程序。观看视频和尝试的示例模型。

火车AI-agents与模拟。AnyLogic与微软联手将强化学习和机器教学项目盆景实际业务应用程序的能力。

继续读下去,找到更多关于合作,尝试平台和演示模型。潜水!

临界多边形求解AnyLogic商业咨询公司的专家firstBit |致力于解决重大国际冶金起重机的任务分配问题的公司。他们的创新的解决方案采用机器学习和改进专家选择的政策。请继续阅读,了解更多关于这个项目。

云中的仿真模型可以发现,并被列为月2019年12月的模型。

模拟人工智能是很重要的,因为它提供了解决方案的一些今天AI开发者所面临的主要问题。这些解决方案已经立即潜力和生产结果。继续读下去,白皮书用例模型……

仿真和人工智能之间的关系越来越密切,特别是深强化学习。bet way 955AnyLogic公司首席执行官安德烈•Borshchev博士探讨了这种趋势在使用人工智能模拟训练和测试业务应用程序,演示给通用电气边缘尼什卡纳&控制研讨会2019,纽约。

这里是一个简短的总结视频录制的链接。检查一下,看看AI和仿真是共同发展…

这次研讨会的视频演示了如何Pathmind平台可以缓解深的引入强化学习(DRL)功能到你AnyLogic项目。

Pathmind使您可以确定最优政策使用最新的DRL代码库,而不再需要复杂的手工设置和漫长的等待时间。看到Pathmind能做什么…

使用仿真的概念和商业案例所反映出的与强化学习小组成员,因为他们从Anand饶博士讨论一系列问题,普华永道合伙人AI和全球领先。与商业的例子强调技术的成功和工作的挑战,参与者表明仿真和深强化学习尤其适合。

这是会议的记录从2019年AnyLogic会议。这不是最短的视频在YouTube频道但很有趣和翔实的,丢给一个大屏幕,如果你可以!享受吧!

短的博客呈现一个工业及其强化学习问题的解决方案,使用EII AnyLogic和发达。的灵活性和可定制性AnyLogic允许RL4J创建一个混合平台的使用。

继续读下去,发现了问题,看看如何训练学习代理,让他们与一个AnyLogic环境进行交互。您还会学到用来制定工业的技术问题在某种程度上适合机器学习。

如何培养一个政策控制机器网络研讨会演示了使用模拟环境深陷强化学习。以下记录是可用的,以及补充材料,所以你可以自己尝试和探索的一些可能性。

上面的材料结合的视频录制网络研讨会涵盖所有需要复制整个培训的设置。

AnyLogic会议2019年明确如何仿真建模继续让来自世界各地的各种各样的产业。令人兴奋的进展在机器学习和加强与模拟的关系也在整个事件。

这里我们有聚集的演讲也下载和上传一些照片!