Show simple item record

dc.contributor.advisorJaan Aru
dc.contributor.advisorRaul Vicente
dc.contributor.authorIsakadze, Zurabi
dc.date.accessioned2019-10-15T09:00:25Z
dc.date.available2019-10-15T09:00:25Z
dc.date.issued2017
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10062/65867
dc.description.abstractMasinate targemaks muutmine võib muuta inimeste elu lihtsamaks. Alates esimeste arvutite loomisest on palju teadustööd pühendatud tehisintellekti uurimisse. Sellest uurimistööst hoolimata jäävad tänapäeva tehissüsteemid alla inimaju üldisele võimele mõelda ja õppida. Innustusõppe raames õpivad tehisagendid keskkonna abil. Antud töös uurime, kuidas kasutada vaatlusi inimese nutikusest, et teha ka tehislikke innustusõppe agente targemaks.Me rakendasime mitut viisi: 1) kasutasime ”Taggeri” algoritmi - juhendamisetasügavõppe viisi tajulise grupeerimise jaoks, et õppida kasulikumaid seoseid objektide vahel, 2) proovisime ühte innustusõppe meetodit (A3C) teha tõhusamaks, et selle abil kiiremini õppida, 3) Nende eksperimentide läbiviimiseks arendasime välja veebipõhise keskkonna innustusõppe katsete visualiseerimiseks. Lõpuks pakume välja ka suundi edasise töö jaoks.
dc.description.abstractMaking machines more intelligent can potentially make human life easier. A lot of research has gone into the field of artificial intelligence (AI) since the creation of first computers. However, today’s systems still lag behind humans’ general ability to think and learn. Reinforcement Learning (RL) is a framework where software agents learn by interaction with an environment. We investigate possibilities to use observations about human intelligence to make RL agents smarter. In particular, we tried several methods: 1) To use “Tagger” - an unsupervised deep learning framework for perceptual grouping, to learn more usable abstract relationships between objects; 2) Make one RL algorithm (A3C) more data efficient to learn faster; 3) To conduct these experiments, we built a web based RL dashboard based on visualization tool - visdom. Finally, we provide some concrete challenges to work on in the future.
dc.language.isoen
dc.titleInimesele sarnasema innustusõppe suunas
dc.title.alternativeTowards More Human Like Reinforcement Learning
dc.typeThesis


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record