Bonsai eğitim altyapısı
Bonsai dört temel bileşeni olan bir eğitim altyapısına sahiptir:
- Mimar: Eğitim müfredatını temel alan öğrenme modelleri oluşturur.
- Eğitmen: Eğitim programını ve simülasyon tarafından sağlanan eğitim verilerini temel alarak Öğrenci için eğitimi koordine eder.
- Öğrenci: Eğitmen tarafından sağlanan yön temelinde sorunu çözme konusunda deneyim kazanır.
- Tahmin Aracı: Eğitilen Learner'ın yeni verilerle sunulduğunda nasıl davranacağını bildirir. Predictor, dışarı aktarılacak eğitilmiş beyni temsil eder.
Eğitim altyapısının Bonsai vurgulandığı platformun bilgi grafiği.
Mimar
Mimar, Mürekkep Oluşturma kodu tarafından tanımlanan eğitim müfredatını temel alarak öğrenme topolojilerini (sinir ağları) oluşturur ve iyileştirir. Temel olarak, Mimar bir sinir ağının etkinliğini değerlendirirken veri bilimcisinin yapacağı şeyi yapar.
Mimar, eğitim müfredatını ve mevcut modelleri temel alarak modeldeki kavramları öğrenme konusunda en iyi şansa sahip olan öğrenme algoritmalarının ve topolojilerinin yapılandırılmasını önerir.
Şu anda Mimar aşağıdaki öğrenme algoritmalarını destekler:
- Dağıtılmış Derin Q Ağı (APEX)
- Proksimal İlke İyileştirme (PPO)
- Soft Actor Critic (SAC)
Mimarın kullandığı buluşsal yöntemler kümesi, Architect kod tabanı üzerinde çalışan veri bilimi ve makine öğrenmesi uzmanları tarafından rutin olarak kullanılan buluşsal yöntemlere dayanır.
Eğitmen
Eğitmen, eğitim müfredatının gereksinimlerine göre Öğrenciyi ve gerekli olan tüm veri kaynaklarını yapılandırarak eğitim planını yürütür. Bazı işlemler toplu olarak gerçekleştirilse de Eğitmen etkileşimli çalışacak şekilde tasarlanmıştır. Öğrenci veri alma, bir yanıt hesaplama, değerlendirilme ve sonuçtan öğrenme sürecinde yinelendikçe gerçek zamanlı olarak yanıt verir.
Öğrenci
Öğrenci, Mimar tarafından seçilen temel yapay zeka algoritmalarını yürütür. Eğitim sırasında Öğrenci, eğitim algoritmasının başlangıç parametrelerini ayarlamak için Eğitmen ile birlikte çalışır ve ardından bir yanıtı belirler ve performansını notlar.
Dağıtılan bir Beyinde, Learner eğitilen sistemin örneğini oluşturmak ve gerektiğinde hesaplamasını yürütmekle sorumludur.
Predictor
Predictor aslında eğitimli bir beyindir. Eğitildikten sonra yapay zeka algoritması tahmin modunda barındırılır. Tahmin modu, programcıların bir tahmini geri almak için beyne giriş verileri gönderebilmesi için HTTP API uç noktası olarak kullanılmak üzere bir beyin tutar.