AnyLogicとMicrosoft Project Bonsaiによる深層強化学習

AnyLogicおよびProject Bonsaiのエンドツーエンドのワークフロー

Microsoft Project Bonsaiを使用すると、AIのバックグラウンドがない専門家でも、専門知識を活用してAIエージェントを指導し、実際のビジネス上の問題を解決できます。 Project BonsaiとAnyLogicシミュレーションを使用するための主要な概念とワークフローを紹介する、ウェビナーと付随するリソース情報を以下に示します。

このウェビナーは、AnyLogicとMicrosoftが提携して、ビジネスアプリケーションに深層強化学習と機械教育をもたらす内容となっています。Microsoft Project Bonsaiチームの主任プログラムマネージャーであるDavid CoeとAnyLogic AIプログラムリーダーのArash Mahdaviが、シミュレーションを使用してAIをトレーニングし、シミュレーションでAI制御を実装するためのエンドツーエンドのワークフローを実証します。

AnyLogicおよびProject Bonsaiのエンドツーエンドのワークフロー


Arash MahdaviとDavid CoeによるAnyLogicおよびProject Bonsaiエンドツーエンドワークフローのウェビナー。

ウェビナーでは、シミュレーションでAIエージェントのトレーニングを実証するために、リファクタリングおよびラップされたActivity Based Costing AnalysisのサンプルモデルがBonsaiプラットフォームに接続されます。Project Bonsai pageから、すぐに使えるモデルのバージョンを入手できます。このページには、2番目のサンプルモデルと、独自のシミュレーションモデルで使用するラッパーもあります。 ラッパーにはユーザーガイドドキュメントが含まれています。 [Project Bonsaiにアクセスする必要がある場合は、に申し込みます]

深層強化学習の複雑さの多くを抽象化するために、Project Bonsaiは、目標、概念、カリキュラムを使用したトレーニングを指定しています。 これらは一緒に、Project Bonsai Brainをトレーニングするための機械教育の指示を形成し、Inklingを使用して断定的に指定されます。 Davidは、Project Bonsai Brainを作成し、ローカルまたはクラウドベースのトレーニングを開始する方法を示す前に、言語を紹介します。

トレーニング後、「頭脳」はシミュレーションモデルを制御できます。 このウェビナーでは、AnyLogicのActivity Based Costing Analysisシミュレーションモデルに戻り、Azureウェブアプリとしてエクスポートされた頭脳でそれを制御することにより、これを実証します。

ウェビナーについて質問がある場合は、以下のコメントまたは動画のYouTubeページで質問してください。 AIおよびAnyLogicに関する一般的な質問がある場合は、直接お問い合わせいただくこともできます。お問い合わせページにアクセスしてください。 詳細については、AI & Simulation in Business White Paper packをご利用ください。

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