Reinforcement Learning at 65,000 Feet avec Marlos C. Machado | Approximately Correct Podcast

L'épisode de cette semaine d'Approximately Correct s'intéresse à la manière dont les travaux de Marlos C. Machado portent l'apprentissage par renforcement vers de nouveaux sommets.

Marlos s'entretient avec les animateurs Alona Fyshe et Scott Lilwall pour partager les résultats de ses travaux sur l'utilisation de l'IA pour contrôler des ballons dans la stratosphère terrestre, et ce que cela nous apprend sur la façon dont l'apprentissage par renforcement fonctionne dans le monde réel.

Selon M. Marlos, l'apprentissage continu sera nécessaire pour que les projets de LR puissent faire face à un monde imprévisible et en constante évolution. Mais c'est plus facile à dire qu'à faire. La discussion porte sur les défis de l'apprentissage continu, y compris le mystère de la perte de plasticité, et sur les moyens novateurs mis en œuvre par le laboratoire de Marlos pour y remédier.

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Approximately Correct : Un podcast sur l'IA d'Amii est animé par Alona Fyshe et Scott Lilwall. Il est produit par Lynda Vang, et la production vidéo est assurée par Chris Onciul.

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Vous pouvez écouter le troisième épisode d'Approximately Correct sur Spotify, Apple Podcasts, Google Podcasts et d'autres services de podcasting.