Google ha sviluppato Menger, un software che permette all’azienda di addestrare sistemi di reinforcement learning (RL) su larga scala.
Il reinforcement learning è una delle aree di ricerca più promettenti nel campo dell’apprendimento automatico. La maggior parte delle attuali tecniche di RL richiedono molte iterazioni su di milioni di campioni per imparare un compito. Un’infrastruttura RL non solo dovrebbe essere in grado di scalare in modo efficiente, ma anche di iterare rapidamente su grandi quantità di campioni durante l’addestramento.
In altre parole il reinforcement learning è costoso: servono tante risorse come potenza computazionale e tempo. Per questo motivo Menger, che nei test di Google è riuscito a velocizzare un task di 8,6 volte rispetto ai software precedenti, potrebbe rappresentare un’importante svolta per tutte quelle attività che richiedono RL.
Per saperne di più consiglio direttamente l’articolo dal blog di Google: Massively Large-Scale Distributed Reinforcement Learning with Menger
