Login AI
Разработка систем обучения с подкреплением
Строим RL-системы: симулятор среды, функция награды и обучение агента. Проверяем политику на исторических данных и в ограниченном пилоте до полного запуска.
Агент учится на симуляторе и оптимизирует многошаговую цель.
Стоимость
от 2 500 000 ₽
за проект
Это нижняя граница проекта. Точную смету считаем после брифа: она зависит от объёма и числа интеграций.
Возможности
Симулятор среды
Среда моделируется до обучения: симулятор проходит миллион шагов за минуту, поэтому агент набирает опыт намного быстрее реального времени.
Функция награды
Награда описывает цель в числах и учитывает ограничения наравне с выигрышем.
Проверка на истории
Политику прогоняем на исторических данных до реального вмешательства.
Ограниченный пилот
Запуск начинается с ограниченного контура и ручного контроля, а не со всей системы.
От заявки до результата
1
Постановка задачи
Формулируем цель, ограничения и цену ошибки: RL подходит не для каждой задачи.
2
Симулятор и награда
Строим модель среды и описываем награду вместе с ограничениями.
3
Обучение и проверка
Обучаем политику и проверяем её на исторических данных до реального вмешательства.
4
Ограниченный пилот
Запускаем на ограниченном контуре с ручным контролем и сравнением с текущим решением.
Проверьте, подойдёт ли вам
Подходит
Есть симулятор или история
Среду можно смоделировать или восстановить по логам: агент учится без риска.
Цель длинная, многошаговая
Результат зависит от последовательности действий, а не от одного решения.
Не подходит
Ошибка необратима и дорога
Там, где одно неверное действие нельзя откатить, обучение на реальной среде недопустимо.
Нет числовой цели
Без измеримой награды агенту нечего оптимизировать, и RL превращается в перебор.
Что вы получаете
−12%
издержек на хранение в симуляции
Агент оптимизировал политику заказов в симуляторе и прошёл проверку на исторических данных.
−23% простоя
Меньше простоя оборудования
Агент подбирает режим обслуживания в симуляторе, поэтому простои оборудования падают на 23% против расписания по регламенту.
10⁶ шагов/мин
Скорость симулятора
Симулятор проходит миллион шагов за минуту, поэтому политика успевает обучиться за несколько часов работы кластера.
8 недель
Выход на пилот
Симулятор и первая обученная политика выходят за восемь недель, поэтому команда видит эффект до запуска пилота.
Механизм работы
Симулятор — основа
Симулятор — основа обучения: агент осваивает многошаговую задачу в модели среды, а реальная система остаётся нетронутой до проверки политики на истории.
Награда описывает цель целиком
Награда описывает цель целиком вместе с ограничениями, поэтому агент ищет выгодное и допустимое решение, которое команда готова принять в реальной работе.
Случайность контролируется
Случайность контролируется серией запусков: несколько обучений с разными seed показывают, устойчива ли политика к сдвигу среды, и команда выбирает политику с лучшим замером на истории.
Проверка на истории обязательна
Проверка на истории обязательна: политику сравнивают с текущим решением на отложенном периоде, поэтому команда видит эффект до реального вмешательства в систему.
Где решение упирается
- 01
Симулятор расходится с реальностью
Политика, идеальная в модели, теряет качество на живом контуре. Симулятор расходится с реальностью, поэтому политику проверяют на истории.
- 02
Награда уязвима к эксплойту
Агент находит дыру в правилах и получает максимум обходным путём. Награда уязвима к эксплойту, поэтому правила ужесточаем до запуска.
- 03
Разовые решения
Там, где действие одно, достаточно аналитики. Для разовых решений обучение избыточно, и мы выбираем более простой метод.
- 04
Стоимость обучения
Обучение окупается при чёткой метрике и готовом симуляторе. Обучение занимает кластер на несколько дней, поэтому считаем отдачу до старта.
Где применяем
Где применяем
Агент управляет запасами склада и подбирает момент заказа по дневному спросу.
Планировщик расставляет смены и оборудование по загрузке цеха на неделю вперёд.
Робот отрабатывает траекторию в симуляторе и переносит её на реальный стенд без риска.
Что входит в работу
Что входит в работу
Мы описываем среду кодом и воспроизводим шаги агента в симуляторе на каждом запуске.
Мы собираем функцию награды вместе с ограничениями и ценой ошибки для агента.
Мы обучаем политику и сравниваем её с текущим решением на отложенном периоде записей.
Технологии
Технологии, которые мы используем в работе, и их роль в проекте.
Среда и обучение
Симулятор собирается на Python, обучение идёт на PyTorch, эксперименты версионируются в MLflow, а состояние среды хранится в PostgreSQL.
Калькулятор стоимости
Это ориентировочный диапазон, а не коммерческое предложение. Точную смету подготовим после брифа: она зависит от объёма и числа интеграций.
Агенты
Сложность среды
Кастомный симулятор
Дополнительно
Поддержка
Первый год: обновления и мониторинг, ответ за 2 рабочих дня.
Услуга
Разработка систем обучения с подкреплением
В смету входит работа команды. Оборудование, лицензии сторонних сервисов и командировки добавляем по согласованию.
Расчётная стоимость
3 млн. ₽
Срок работ
6 нед.
Частые вопросы
Это всегда нейросети?
Нет. Для небольшого числа состояний табличная политика даёт тот же результат и читается глазами. Выбор зависит от задачи.
Как проверяется безопасность?
Политика не запускается на реальной системе сразу: сначала симулятор и история, затем ограниченный пилот с контролем.
Почему нельзя просто A/B?
A/B подходит для одного решения. Когда важна последовательность шагов, нужна модель среды, иначе эффект не отделить от случайности.
Сколько это стоит по времени?
Симулятор и первый обученный агент — от восьми недель; реальный пилот зависит от цены ошибки и контура.
Что берут вместе с этой услугой
Готовы обсудить задачу?
Оставьте заявку – вернёмся с предложением и предварительной оценкой.
Связаться с нами