Après avoir suivi ces cours, je me sens confiant dans la création de visualisations et de tableaux de bord professionnels.
Shoebur RahmanSpécialiste des marchés publics, Giz Bangladesh
Description du cours
Découvrez le domaine de l'apprentissage par renforcement
Nous vous invitons à explorer le domaine passionnant de l'apprentissage par renforcement (RL), une branche essentielle de l'apprentissage automatique. Ce cours interactif vous propose un parcours complet à travers les principes fondamentaux du RL, où vous maîtriserez l'art de former des agents intelligents, en leur apprenant à prendre des décisions stratégiques et à maximiser les récompenses.Maîtrisez les concepts et outils essentiels
Votre aventure commence par une immersion approfondie dans les aspects uniques de RL. Vous apprendrez non seulement les concepts fondamentaux du RL, mais vous appliquerez également les principaux algorithmes RL à des scénarios pratiques à l'aide de la célèbre boîte à outils OpenAI Gym. Cette approche pratique garantit une compréhension approfondie des principes fondamentaux du RL.Explorer les stratégies et applications avancées
Au fil de votre parcours, vous explorerez les domaines des stratégies RL avancées afin de découvrir les subtilités des méthodes Monte Carlo, de l'apprentissage par différence temporelle et du Q-Learning. En maîtrisant ces techniques en Python, vous serez en mesure de former des agents à diverses tâches complexes.Transformez votre apprentissage en impact concret
À l'issue de ce cours, vous aurez acquis une compréhension approfondie de la théorie du RL et serez en mesure de l'appliquer de manière créative dans des contextes réels. Vous serez en mesure de créer des modèles RL en Python, ouvrant ainsi un monde de possibilités pour vos projets et vos activités professionnelles.Prérequis
Programme de formation
Plan du cours
1
Introduction au Reinforcement Learning
Plongez dans l’univers du Reinforcement Learning (RL) en découvrant ses concepts, ses rôles et ses applications. Parcourez le cadre du RL et mettez en lumière l’interaction agent–environnement. Vous apprendrez aussi à utiliser la bibliothèque Gymnasium pour créer des environnements, visualiser les états et exécuter des actions, afin d’acquérir des bases pratiques en concepts et applications du RL.
- Fondamentaux de l’apprentissage par renforcement50 XP
- Qu’est-ce que le Reinforcement Learning ?50 XP
- RL vs autres sous-domaines du ML100 XP
- Scénarios d’application du RL100 XP
- Explorer le cadre de l’RL50 XP
- Boucle d’interaction en RL100 XP
- Tâches de RL épisodiques et continues100 XP
- Calcul du retour actualisé pour des stratégies d’agent100 XP
- Interagir avec les environnements Gymnasium50 XP
- Configurer un environnement Mountain Car100 XP
- Visualiser l’environnement Mountain Car100 XP
- Interagir avec l’environnement Frozen Lake100 XP
2
Apprentissage fondé sur un modèle
Approfondissez le RL en vous concentrant sur l’apprentissage fondé sur un modèle. Démêlez la complexité des processus de décision markoviens (MDP) et comprenez leurs composants essentiels. Développez vos compétences en découvrant les politiques et les fonctions de valeur. Maîtrisez l’optimisation de politiques avec les techniques d’itération de politique et d’itération de valeur.
3
Apprentissage sans modèle
Explorez le domaine dynamique de l’apprentissage sans modèle en RL. Découvrez les méthodes de Monte Carlo et appliquez les algorithmes de prédiction Monte Carlo en première visite et en toutes visites. Passez ensuite à l’apprentissage par différence temporelle en explorant l’algorithme SARSA. Enfin, plongez dans le Q-Learning et analysez sa convergence dans des environnements difficiles.
4
Stratégies avancées en RL sans modèle
Découvrez des stratégies avancées en RL sans modèle pour améliorer les algorithmes de décision. Apprenez Expected SARSA pour des mises à jour de politique plus précises et le Double Q-learning pour réduire le biais de surestimation. Explorez le compromis exploration–exploitation et maîtrisez les stratégies epsilon-greedy et epsilon-decay pour un choix d’action optimal. Affrontez le problème du bandit manchot en appliquant des stratégies adaptées à la prise de décision sous incertitude.
Reinforcement Learning avec Gymnasium en Python
Cours
terminé
