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強化学習 Pythonで

強化学習 (RL) の基礎を習得し、ロボット工学やビデオゲームでよく見られる複雑な環境をナビゲートするモデルの構築方法を学びます。強化学習を初めて学ぶ場合、または機械学習の一分野として強化学習を専門に学びたい場合、ここから始めるのが理想的です。まず、マルコフ決定プロセス、探索/活用のトレードオフ、動的計画法アルゴリズムなどの強化学習の中心的な概念について学習します。Gymnasium ライブラリから、Q 学習、SARSA、その他の手法を適用して山脈や凍った湖を移動する方法を学びます。ディープラーニングと強化学習を統合し、ほとんど監督なしで非常に複雑な環境をナビゲートできるようにエージェントをトレーニングするために使用できるディープ強化学習について学びます。途中で、これらのテクニックを適用して、タクシールートの最適化や株式取引のシミュレーションなどの実際のプロジェクトに取り組みます。これらの強化学習ツールが手元にあれば、強化学習の新しいエキサイティングなアプリケーションである、人間からのフィードバックによる強化学習 (RLHF) に取り組む準備が整います。RLHF は、応答に対する人間のフィードバックをトレーニングすることで、LLM 出力を改善するために使用できます。今すぐ強化学習の旅を始めましょう!

前提条件

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Course
1
Pythonで学ぶGymnasiumによるReinforcement Learning
強化学習の旅を始めましょう！エージェントが相互作用を通じて環境を解決する方法を学びます。
Project
ボーナス
Taxi Route Optimization with Reinforcement Learning
Solve the Taxi-v3 environment using Q-learning, ensuring efficient AI-driven transportation.
Course
3
Pythonで学ぶDeep Reinforcement Learning
強力な Deep Reinforcement Learning のアルゴリズムを学び、洗練・最適化手法を含めて実践します。
Project
ボーナス
Stock Trading Simulation with Gymnasium
Train a simple reinforcement learning agent in stock trading simulation.
Course
5
人間のフィードバックによる強化学習（RLHF）
人間の価値観を正確に反映するGenAIの作り方を学び、先進的なLLMで実践スキルを身につけましょう。

強化学習 Pythonで

3 コース

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