在线免费教程《》第二版

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机器学习和深度学习应避免的7种错误 || #经验

机器学习和深度学习应避免的7种错误 || #经验 1.使用低质量数据缺失数据、噪音数据、不具代表性的数据都会降低模型性能。 2.忽略离群值离群数据点会对模型产生较大影响，需要妥善处理。 3.数据集太大或太小数据集需要适中且高质量，过大或过小会导致过拟合或欠拟合。 4.使用性能不足的硬件深度学习需要高性能计算资源，使用老旧系统会限制性能。 5.集成错误需要谨慎地将深度学习技术集成到旧系统中。 6.重复使用单一模型应该训练和评估多个模型，获得更全面的结果。 7.首个模型就想要最佳效果不同模型各有擅长，需要迭代和变化来获得鲁棒结果。

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是一款开源 Python 软件，用于实现离线强化学习（离线 RL）的端到端流程，从数据收集到离线策略学习、离策略性能评估和策略选择。软件包括一系列模块，用于实现合成数据集生成、数据集预处理、离策略评估 (OPE) 和离策略选择 (OPS) 方法的估计器。 该软件还与d3rlpy兼容，后者实现了一系列在线和离线 RL 方法。SCOPE-RL 通过OpenAI Gym和类似Gymnasium 的界面，可以在任何环境中进行简单、透明且可靠的离线 RL 研究实验。它还有助于在各种定制数据集和真实数据集的实践中实现离线强化学习。 特别是，SCOPE-RL 能够并促进与以下研究主题相关的评估和算法比较： 离线强化学习：离线强化学习旨在仅从行为策略收集的离线记录数据中学习新策略。SCOPE-RL 使用通过各种行为策略和环境收集的定制数据集来实现灵活的实验。 离线策略评估：OPE 旨在仅使用离线记录的数据来评估反事实策略的性能。SCOPE-RL 支持许多 OPE 估计器，并简化了评估和比较 OPE 估计器的实验程序。此外，我们还实现了先进的 OPE 方法，例如基于状态动作密度估计和累积分布估计的估计器。 离线策略选择：OPS 旨在使用离线记录的数据从多个候选策略池中识别性能最佳的策略。SCOPE-RL 支持一些基本的 OPS 方法，并提供多种指标来评估 OPS 的准确性。