Kurs
Uczenie przez wzmacnianie z Gymnasium w Pythonie
ZaawansowanyPoziom umiejętności
Zaktualizowano 09.2024
PythonArtificial Intelligence4 godz.15 filmów52 Ćwiczenia4,400 XP13,118Zaświadczenie o ukończeniu
Utwórz bezpłatne konto
Kontynuuj z GooglePokaż więcej opcjilub
Kontynuując, akceptujesz nasze Warunki korzystania, naszą Politykę prywatności i fakt, że twoje dane są przechowywane w USA.
Uwielbiany przez kursantów z tysięcy firm
Szkolisz zespół?
Wypróbuj dla firmOpis kursu
Odkryj świat uczenia ze wzmocnieniem
Wyrusz w ekscytującą podróż po Reinforcement Learning (RL), kluczowej gałęzi uczenia maszynowego. Ten interaktywny kurs zabierze Cię w kompleksową podróż przez kluczowe zasady RL, podczas której opanujesz sztukę trenowania inteligentnych agentów, ucząc ich podejmowania strategicznych decyzji i maksymalizowania nagród.Opanuj najważniejsze pojęcia i narzędzia
Twoja przygoda zaczyna się od dogłębnego poznania unikalnych aspektów RL. Nie tylko poznasz podstawowe koncepcje RL, ale także zastosujesz kluczowe algorytmy RL w praktycznych scenariuszach, korzystając z renomowanego zestawu narzędzi OpenAI Gym. To praktyczne podejście zapewnia dogłębne zrozumienie podstaw RL.Poruszaj się po zaawansowanych strategiach i zastosowaniach
W miarę jak Twoja podróż się rozwija, wkroczysz w świat zaawansowanych strategii RL, aby odkryć zawiłości metod Monte Carlo, Temporal Difference Learning i Q-Learning. Opanowując te techniki w Pythonie, będziesz biegły w trenowaniu agentów do wielu złożonych zadań.Przekształć swoją naukę w realny wpływ
Kończąc ten kurs, zdobędziesz dogłębne zrozumienie teorii RL oraz umiejętności pozwalające kreatywnie stosować ją w rzeczywistych kontekstach. Będziesz gotowy do tworzenia modeli RL w Pythonie, otwierając przed sobą świat możliwości w swoich projektach i zawodowych działaniach.Wymagania wstępne
Supervised Learning with scikit-learnPython ToolboxIntroduction to NumPy1
Wprowadzenie do uczenia przez wzmacnianie
Zanurz się w fascynującym świecie uczenia przez wzmacnianie (RL), poznając jego podstawowe koncepcje, role i zastosowania. Przeanalizuj schemat RL, odkrywając interakcję między agentem a środowiskiem. Nauczysz się też korzystać z biblioteki Gymnasium – tworzyć środowiska, wizualizować stany i wykonywać akcje. W ten sposób zbudujesz solidne, praktyczne podstawy w zakresie RL.
2
Uczenie oparte na modelu
Zagłęb się w świat RL, skupiając się na uczeniu opartym na modelu. Poznaj zawiłości Procesów Decyzyjnych Markowa (MDP) i zrozum ich kluczowe składniki. Rozszerz swoje umiejętności o wiedzę na temat polityk i funkcji wartości. Zdobądź wprawę w optymalizacji polityk, korzystając z technik iteracji polityki i iteracji wartości.
3
Uczenie bez modelu
Wyrusz w podróż przez dynamiczny obszar uczenia bez modelu w RL. Poznaj podstawowe metody Monte Carlo i zastosuj algorytmy predykcji Monte Carlo – przy pierwszej wizycie oraz przy każdej wizycie. Przejdź do świata uczenia różnicami temporalnymi i zapoznaj się z algorytmem SARSA. Na koniec zagłęb się w Q-learning i przeanalizuj jego zbieżność w wymagających środowiskach.
4
Zaawansowane strategie w RL bez modelu
Poznaj zaawansowane strategie w RL bez modelu, skupiając się na udoskonalaniu algorytmów podejmowania decyzji. Dowiedz się, jak używać Expected SARSA do dokładniejszych aktualizacji polityki, i naucz się stosować Double Q-learning, aby ograniczyć błąd przeszacowania. Zbadaj dylemat eksploracji i eksploatacji, opanowując strategie epsilon-zachłanną i epsilon-zanikającą w celu optymalnego wyboru akcji. Zmierz się z problemem wielorękiego bandyty i zastosuj strategie rozwiązywania problemów decyzyjnych w warunkach niepewności.
Uczenie przez wzmacnianie z Gymnasium w Pythonie
Kurs ukończony
Zdobądź zaświadczenie o ukończeniu
Dodaj to poświadczenie do swojego profilu LinkedIn, CV lub życiorysuUdostępnij to w mediach społecznościowych i podczas oceny wyników pracyZapisz się teraz
Dołącz do ponad 19 milionów kursantów i zacznij Uczenie przez wzmacnianie z Gymnasium w Pythonie już dziś!
Utwórz bezpłatne konto
Kontynuuj z GooglePokaż więcej opcjilub
Kontynuując, akceptujesz nasze Warunki korzystania, naszą Politykę prywatności i fakt, że twoje dane są przechowywane w USA.
Rozwijaj swoje umiejętności w zakresie danych dzięki DataCamp dla urządzeń mobilnych
Rób postępy w podróży dzięki naszym kursom mobilnym i codziennym 5-minutowym wyzwaniom kodowania.