Methoden des Lernens mit verstärkendem Lernen, die kontinuierlich bis kontinuierlich sind - Python, maschinelles Lernen, Verstärkungslernen, Ökonomie

Ich entwickle ein Modell, in dem Unternehmen Preise festlegen und Produktionsentscheidungen treffen müssen. Die Preise sind kontinuierlich und so sind die Entscheidungsvariablen. (Inventar, letzte Verkäufe, Preise ...).

Welche verstärkende Lernmethode kann ich verwenden, um fortlaufende Karten zu erstellen? Welche Python-Pakete gibt es? Wenn es keine Python-Pakete gibt, könnte ich einen Wrapper schreiben.

Antworten:

PyBrain Maschine learnign Bibliothek ist, was Sie suchen. Es ist ziemlich komplexe Implementierung von neuronalen Netzen, aber wenn Sie es verstehen, erhalten Sie ein wirklich leistungsfähiges Werkzeug.

PyBrain ist eine Python-Bibliothek für die Modellierung neuronaler Netzwerke. Überblick über den PyBrain sollte dir eine Grundidee vermitteln: Zu jedem Zeitpunkt geben Sie dem neuronalen Netzwerk eine Menge kontinuierlicher Werte und eine weitere Menge kontinuierlicher Werte heraus. Aber noch wichtiger ist, dass Sie die Ausgabe auswerten und Ihr neurales Netzwerk trainieren können.

All diese Schritte - einschließlich Netzwerktraining - sind bereits in PyBrain implementiert.