Hai lĩnh vực chính trong học máy được giám sát tỷ lệ bóng đá ý và học củng cố. Hầu hết các thành công tỷ lệ bóng đá ý máy phổ biến là trong tỷ lệ bóng đá ý có giám sát, với các ứng dụng như nhận dạng hình ảnh thông qua điện thoại thông minh hoặc Facebook của bạn hoặc khả năng tương tác với Siri hoặc Google Home.
Học củng cố là một lớp học máy, giải quyết vấn đề học tập kiểm soát các hệ thống trong một môi trường chưa biết và phát triển. tỷ lệ bóng đá ý cố đã có một số thành công tỏa sáng trong vài năm qua, chẳng hạn như thuật toán Alphago nổi tiếng từ Deepmind, có thể vượt trội hơn các cầu thủ của con người trong các trò chơi phức tạp như Go, cờ vua và Shogi. tỷ lệ bóng đá ý cố đã được coi là công nghệ cho phép đạt được sự chuyển đổi của chúng tôi sang tương lai với robot tự trị và xe tự lái. Tuy nhiên, ngoài các ứng dụng học tập được giám sát là một phần của cuộc sống hàng ngày, các công cụ tỷ lệ bóng đá ý cố thành công, mặc dù chúng tồn tại, ít phổ biến hơn.
Dr. Dileep Kalathil, Trợ lý Giáo sư tại Khoa Kỹ thuật Điện và Máy tính tại Đại tỷ lệ bóng đá ý Texas A & M, đang điều tra làm thế nào việc tỷ lệ bóng đá ý củng cố có thể được tích hợp thành công vào nhiều khía cạnh của cuộc sống hàng ngày bằng cách kiểm tra ba yếu tố chính - sự mạnh mẽ, an toàn và thích ứng của các thuật toán.
Nó rất quan trọng rằng tỷ lệ bóng đá ý thuật toán, nói chung, nên có sự đảm bảo mạnh mẽ và an toàn.
Thành công trong tỷ lệ bóng đá ý tăng cường được giới hạn ở các cài đặt rất có cấu trúc hoặc mô phỏng, chẳng hạn như các trò chơi đơn giản hoặc các tác vụ robot đơn giản. Các thuật toán hiện tại đấu tranh để đạt được kết quả mong muốn khi áp dụng cho các cài đặt trong thế giới thực. Đây được gọi là khoảng cách mô phỏng đến thực tế và đây là một trong những thách thức quan trọng nhất hiện nay ngăn các nhà nghiên cứu triển khai thành công các robot hoặc hệ thống hỗ trợ tỷ lệ bóng đá ý tăng cường tỷ lệ bóng đá ý trong cuộc sống hàng ngày.
Hồi Nó rất quan trọng rằng các thuật toán, nói chung, nên có một sự đảm bảo mạnh mẽ và an toàn, ông Kal Kalathil nói. Ngay lập tức, nó còn quan trọng hơn trong việc tỷ lệ bóng đá ý củng cố vì các thuật toán này liên quan đến các hệ thống kỹ thuật trong thế giới thực, như xe hơi, hệ thống điện và mạng truyền thông.
Kalathil đang nghiên cứu nhiều khía cạnh của tỷ lệ bóng đá ý cố, cung cấp một bức tranh hoàn chỉnh về các khoảng trống trong khu vực này và không gian để giải quyết chúng một cách sáng tạo. Do đó, anh ấy đang tập trung vào việc học củng cố mạnh mẽ, tỷ lệ bóng đá ý cố an toàn và tỷ lệ bóng đá ý cố tổng hợp.
Mục tiêu của việc học củng cố mạnh mẽ là tìm hiểu một chính sách mạnh mẽ chống lại sự không chắc chắn, có nghĩa là thuật toán có thể đối phó cho dù điều gì không lường trước được sự kiện xảy ra trong một mô hình hoặc môi trường thực tế. Các thuật toán tỷ lệ bóng đá ý cố tập trung vào việc phát triển các chính sách kiểm soát nhằm duy trì các ràng buộc an toàn cần thiết của các hệ thống trong thế giới thực, như duy trì các biến thể điện áp trong các hệ thống điện.
Meta-reinforcement learning is an approach where the experience gained from solving a single task or a variety of tasks is refined into a meta-policy allowing the system to seamlessly perform a new, related task. Kalathil’s research focuses on developing novel reinforcement learning algorithms that use these frameworks to overcome the challenges due to the simulation to reality gap, and thus enable successful reinforcement learning algorithm-based technologies for the autonomous future.
Kalathil, phối hợp với tỷ lệ bóng đá ý sinh viên và đồng nghiệp của mình, đã xuất bản bốn bài báo về tỷ lệ bóng đá ý chủ đề này trongKỷ yếu hệ thống xử lý thông tin thần kinh, một trong những hội nghị uy tín nhất trong lĩnh vực tỷ lệ bóng đá ý máy, vào tháng 12 năm 2022. Trước đây, ông cũng đã nhận được Giải thưởng Phát triển nghề nghiệp sớm của Khoa từ Quỹ Khoa tỷ lệ bóng đá ý Quốc gia về Công việc trong lĩnh vực này.