Después de hacer estos cursos, me siento seguro creando visualizaciones y cuadros de mando profesionales
Shoebur RahmanEspecialista en adquisiciones, Giz Bangladesh
Descripción del curso
Descubre el mundo del aprendizaje por refuerzo
Embárcate en un apasionante viaje por el aprendizaje por refuerzo (RL), una rama fundamental del machine learning. Este curso interactivo te lleva a un recorrido completo por los principios básicos del aprendizaje por refuerzo, donde dominarás el arte de entrenar agentes inteligentes, enseñándoles a tomar decisiones estratégicas y a maximizar las recompensas.Domina los conceptos y herramientas esenciales
Tu aventura empieza con una inmersión profunda en los aspectos únicos de RL. No solo aprenderás los conceptos básicos del aprendizaje por reinforcement, sino que también aplicarás algoritmos clave de este campo a situaciones prácticas utilizando el reconocido kit de herramientas OpenAI Gym. Este enfoque práctico garantiza una comprensión profunda de los fundamentos del aprendizaje por refuerzo.Explora estrategias y aplicaciones avanzadas
A medida que avance tu viaje, te adentrarás en el mundo de las estrategias avanzadas de RL para descubrir las complejidades de los métodos de Monte Carlo, el aprendizaje por diferencias temporales y el Q-learning. Si dominas estas técnicas en Python, serás capaz de entrenar agentes para una gran variedad de tareas complejas.Convierte lo que aprendes en un impacto real
Al terminar este curso, habrás adquirido un profundo conocimiento de la teoría del aprendizaje por refuerzo y contarás con las habilidades necesarias para aplicarla de forma creativa en situaciones reales. Estarás listo para crear modelos de RL en Python, lo que te abrirá un mundo de posibilidades en tus proyectos y en tu carrera profesional.Requisitos previos
Programa de formación
Contenido del curso
1
Introducción al Reinforcement Learning
Sumérgete en el mundo del Reinforcement Learning (RL) explorando sus conceptos, roles y aplicaciones fundamentales. Recorre el marco de RL, descubriendo la interacción agente-entorno. También aprenderás a usar la biblioteca Gymnasium para crear entornos, visualizar estados y ejecutar acciones, obteniendo así una base práctica en conceptos y aplicaciones de RL.
- Fundamentos del aprendizaje por refuerzo50 XP
- ¿Qué es Reinforcement Learning?50 XP
- RL vs. otros subdominios de ML100 XP
- Escenarios para aplicar RL100 XP
- Navegando por el marco de RL50 XP
- Bucle de interacción de RL100 XP
- Tareas de RL episódicas y continuas100 XP
- Calcular retornos descontados para estrategias del agente100 XP
- Interactuar con entornos de Gymnasium50 XP
- Configurar un entorno de Mountain Car100 XP
- Visualización del entorno Mountain Car100 XP
- Interactúa con el entorno Frozen Lake100 XP
2
Aprendizaje basado en modelos
Profundiza en el mundo del RL centrándote en el aprendizaje basado en modelos. Desentraña la complejidad de los Procesos de Decisión de Markov (MDP) y comprende sus componentes esenciales. Amplía tus habilidades aprendiendo sobre políticas y funciones de valor. Domina la optimización de políticas con las técnicas de iteración de políticas e iteración de valores.
3
Aprendizaje libre de modelo
Emprende un recorrido por el dinámico ámbito del aprendizaje libre de modelo en RL. Descubre los métodos Monte Carlo fundamentales y aplica los algoritmos de predicción Monte Carlo de primera visita y de todas las visitas. Da el salto al aprendizaje por Diferencia Temporal, explorando el algoritmo SARSA. Por último, adéntrate en Q-Learning y analiza su convergencia en entornos desafiantes.
4
Estrategias avanzadas en RL libre de modelo
Profundiza en estrategias avanzadas en RL libre de modelo, centradas en mejorar los algoritmos de toma de decisiones. Aprende Expected SARSA para actualizar políticas con mayor precisión y Double Q-learning para mitigar el sesgo de sobreestimación. Explora la compensación exploración-explotación, dominando las estrategias epsilon-greedy y epsilon-decay para seleccionar acciones de forma óptima. Afronta el problema del bandido de varios brazos aplicando estrategias para resolver decisiones bajo incertidumbre.
Reinforcement Learning con Gymnasium en Python
Curso
completado
