Przejdź do treści głównej
DomPython

Track

Reinforcement Learning in Python

Zaktualizowano 03.2026
Master the fundamentals of reinforcement learning (RL) to create models that can navigate complex real-world environments and train LLMs.
Rozpocznij Śledzenie Za Darmo

W zestawiePremia or Zespoły

PythonMachine Learning12 godz.3,741

Utwórz bezpłatne konto

Lub

Kontynuując, akceptujesz nasze Warunki korzystania, naszą Politykę prywatności oraz fakt, że Twoje dane są przechowywane w USA.

Uwielbiany przez pracowników tysięcy firm

Group

Szkolenie 2 lub więcej osób?

Wypróbuj DataCamp for Business

Opis utworu

Reinforcement Learning in Python

Master the fundamentals of reinforcement learning (RL) and discover how to build models to navigate complex environments often found in robotics and video games.If you’re new to reinforcement learning or want to specialize in reinforcement learning as a branch of machine learning, this is an ideal place to start.You’ll start by learning about core reinforcement learning concepts, such as Markov decision processes, exploration/exploitation tradeoffs, and dynamic programming algorithms. You'll learn to apply Q-learning, SARSA, and other methods to navigate mountain ranges and frozen lakes from the Gymnasium library.You’ll merge deep learning and reinforcement learning and discover deep reinforcement learning, which can be used to train agents to navigate highly complex environments with little supervision.Along the way, you'll apply these techniques to tackle real-world projects, including optimizing taxi routes and stock trading simulation.With these reinforcement learning tools at hand, you're ready to begin tackling an exciting new application for reinforcement learning: reinforcement learning from human feedback (RLHF). RLHF can be used to improve LLM outputs by training on human feedback to its responses.Start your reinforcement learning journey today!

Wymagania wstępne

Nie ma żadnych wymagań wstępnych dla tego toru

  • Course

    1

    Reinforcement Learning with Gymnasium in Python

    Start your reinforcement learning journey! Learn how agents can learn to solve environments through interactions.

  • Project

    premia

    Taxi Route Optimization with Reinforcement Learning

    Solve the Taxi-v3 environment using Q-learning, ensuring efficient AI-driven transportation.

Reinforcement Learning in Python
3 courses
Utwór
ukończony

Zdobądź oświadczenie o osiągnięciach

Dodaj te dane uwierzytelniające do swojego profilu na LinkedIn, CV lub życiorysu
Udostępnij w mediach społecznościowych i w swojej ocenie okresowej

W zestawiePremia or Zespoły

Zapisz Się Teraz

Dołącz do nas 19 milionów uczniów i zacznij Reinforcement Learning in Python już dziś!

Utwórz bezpłatne konto

Lub

Kontynuując, akceptujesz nasze Warunki korzystania, naszą Politykę prywatności oraz fakt, że Twoje dane są przechowywane w USA.