python - Pybrain 強化学習動的出力

Question

動的に変化する出力で Pybrain からの強化学習を使用できますか。たとえば、天気: 2 つの属性 Humidity と Wind があり、出力が Rain または NO_Rain のいずれかになるとします (使用しているテキスト ファイルでは、すべての属性が true の場合は 1、false の場合は 0 になります)。このタイプの問題に強化学習を使用できますか? 私が尋ねる理由は、湿気があっても、雨が降るとは限らないからです。

Answer 1

ニューラル ネットワーク (pybrain またはその他に基づく) をトレーニングして、コイン トスよりも優れたこの種の予測を行うことは確かに可能です。

しかし、天気予報は非常に複雑な技術であり、それをフルタイムの職業として何十年も続けている人にとってもそうです。これらの気象予報士は、pybrain がシミュレートできるよりもはるかに大きなニューラル ネットワークを頭の中に持っています。あなたが説明した方法で正確な予測を行うことができたなら、それはずっと前に行われていたでしょう. このため、私は地元の天気予報士よりも (または同様に) うまくやれるとは思っていません。したがって、目標が pybrain を学習することである場合は、モデル化する複雑さの少ないシステムを選択します。天気を予測することが目標である場合は、www.wunderground.com をお勧めします。