ИИ на путях: как решить задачу перепланирования расписания движения поездов
Привет, Хабр. Я Артур Саакян, главный специалист по анализу данных и машинному обучению в ПГК Диджитал. Мы разрабатываем уникальные цифровые продукты для железнодорожных перевозок, такие как оптимизация ЖД перевозок, навигатор, ЖД карты, цифровой вагон и так далее.В этой статье опишу подход к оптимизации расписания поездов в реальном времени при помощи обучения с подкреплением (RL), который применим и к российским грузовым ж/д перевозкам, но пока не используется. Тезисы статьи:Перепланирование расписания движения поездов (Train Timetable Rescheduling)Коротко об RL и Q-learningМоделирование железнодорожной среды
Внимание — это все, что нужно коммивояжеру
Говорят, человеческое внимание ходит по треугольнику на картине великого голландцаГде начинается ИИ в задаче коммивояжера?Заголовок отсылает к знаменитой работе Attention Is All You Need
Практическое обучение с подкреплением: от забав с MuJoCo’м до битв на арене
Добрый день, уважаемые хабровчане! Я хочу поделиться с вами очень интересным проектом, над которым работал в последнее время. В первой статье я не буду сильно углубляться в технические подробности, а вместо этого постараюсь провести вас по пути, который я прошел при реализации своего пайплайна для обучения нейросеток, сражающихся друг с другом на арене. Весь код доступен на моем GitHub и готов к использованию, поэтому вы сразу сможете обучить чемпиона и поучаствовать в сражении!Готовы? Тогда - вперед!
