After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Kurs Açıklaması
Pekiştirme Öğreniminin Dünyasını Keşfedin
Makine öğreniminin önemli bir dalı olan Pekiştirme Öğrenimi'ni (RL) heyecan verici bir keşfe çıkın. Bu etkileşimli kurs, RL'nin temel ilkelerini kapsamlı bir şekilde ele alarak, akıllı ajanları eğitme, onlara stratejik kararlar vermeyi öğretme ve ödülleri en üst düzeye çıkarma sanatını öğrenmenizi sağlar.Temel Kavramları ve Araçları Öğrenin
Maceranız, RL'nin benzersiz yönlerine derinlemesine dalmakla başlar. Temel RL kavramlarını öğrenmekle kalmayacak, aynı zamanda ünlü OpenAI Gym araç setini kullanarak önemli RL algoritmalarını pratik senaryolara uygulayacaksınız. Bu uygulamalı yaklaşım, RL'nin temellerinin kapsamlı bir şekilde kavranmasını sağlar.Gelişmiş Stratejiler ve Uygulamalar Arasında Gezinme
Yolculuğunuz ilerledikçe, Monte Carlo yöntemleri, Zamansal Fark Öğrenimi ve Q-Öğrenimi gibi karmaşık konuları keşfetmek için gelişmiş RL stratejilerinin dünyasına adım atacaksınız. Python'da bu teknikleri öğrenerek, çeşitli karmaşık görevler için ajanları eğitme konusunda uzmanlaşacaksınız.Öğreniminizi Gerçek Dünyada Etkiye Dönüştürün
Bu kursu tamamladığınızda, RL teorisi hakkında derinlemesine bir anlayışa sahip olacak ve bu teoriyi gerçek hayatta yaratıcı bir şekilde uygulayabilecek becerilerle donanmış olacaksınız. Python'da RL modelleri oluşturmaya hazır olacak ve projelerinizde ve profesyonel çalışmalarınızda yeni bir dünya keşfedeceksiniz.Ön Koşullar
Müfredat
Kurs içeriği
1
Reinforcement Learning'e Giriş
Reinforcement Learning (RL) dünyasına, temel kavramlarını, rollerini ve uygulamalarını keşfederek dal. Ajan-çevre etkileşimini inceleyerek RL çerçevesinde gezineceksin. Ayrıca Gymnasium kütüphanesini kullanarak ortamlar oluşturmayı, durumları görselleştirmeyi ve eylemler gerçekleştirmeyi öğrenecek, böylece RL kavramları ve uygulamalarında pratik bir temel edineceksin.
- Reinforcement learning’in temelleri50 XP
- Pekiştirmeli Öğrenme nedir?50 XP
- RL ve diğer ML alt alanları100 XP
- RL uygulama senaryoları100 XP
- RL çerçevesinde gezinme50 XP
- RL etkileşim döngüsü100 XP
- Epizodik ve sürekli RL görevleri100 XP
- Ajan stratejileri için iskonto edilmiş getirileri hesaplama100 XP
- Gymnasium ortamlarıyla etkileşim50 XP
- Mountain Car ortamını kurma100 XP
- Mountain Car Ortamını Görselleştirme100 XP
- Frozen Lake ortamıyla etkileşim100 XP
2
Model Tabanlı Öğrenme
Model tabanlı öğrenmeye odaklanarak RL dünyasında derinleş. Markov Karar Süreçlerinin (MDP) bileşenlerini anlayarak karmaşıklıklarını çöz. Politikalar ve değer fonksiyonları hakkında bilgi edinerek becerilerini geliştir. Politika yinelemesi (policy iteration) ve değer yinelemesi (value iteration) teknikleriyle politika optimizasyonunda uzmanlaş.
3
Model Serbest Öğrenme
RL'de Model Serbest Öğrenmenin dinamik alanında bir yolculuğa çık. Temel Monte Carlo yöntemleriyle tanış; ilk-ziyaret ve her-ziyaret Monte Carlo kestirim algoritmalarını uygula. Ardından Zaman Farkı (Temporal Difference) Öğrenmeye geçerek SARSA algoritmasını keşfet. Son olarak Q-Learning'in derinliklerine in ve zorlu ortamlarda yakınsamasını analiz et.
4
Model Serbest RL'de İleri Düzey Stratejiler
Model Serbest RL'de gelişmiş stratejilere dalarak karar verme algoritmalarını güçlendir. Daha isabetli politika güncellemeleri için Expected SARSA'yı ve aşırı tahmin yanlılığını azaltmak için Double Q-learning'i öğren. Keşif-Sömürü Dengesini inceleyerek en iyi eylem seçimi için epsilon-greedy ve epsilon-azalma (epsilon-decay) stratejilerine hâkim ol. Belirsizlik altında karar verme sorunlarına çözüm getirmek için Çok Kollu Haydut (Multi-Armed Bandit) Problemini ele al ve stratejileri uygula.
Python ile Gymnasium'da Reinforcement Learning
Kurs
Tamamlandı
