Обучение с подкреплением — самый популярный тип машинного обучения, поскольку он может решать широкий спектр сложных задач по принятию решений.
В настоящее время глубокое обучение с подкреплением является одной из самых горячих тем в сообществе Data Science. Быстрое развитие RL привело к растущему спросу на простые для понимания и удобные в использовании инструменты RL. В последние годы было разработано множество библиотек RL. Эти библиотеки были разработаны, чтобы иметь все необходимые инструменты как для реализации, так и для тестирования моделей обучения с подкреплением. Тем не менее, они довольно сильно различаются. Вот почему важно выбрать библиотеку, которая будет быстрой, надежной и актуальной для вашей задачи RL. «Глубокая» часть обучения с подкреплением относится к нескольким (глубоким) слоям искусственных нейронных сетей, которые воспроизводят структуру человеческого мозга. В этой статье представлены 10 лучших курсов по обучению с подкреплением на курсах Python, которые нужно пройти в 2022 году.
Расширенный ИИ: глубокое обучение с подкреплением в Python — Udemy
Этот курс посвящен применению глубокого обучения и нейронных сетей для обучения с подкреплением. В частности, сочетание глубокого обучения с обучением с подкреплением привело к тому, что AlphaGo победила чемпиона мира в стратегической игре Go, привело к появлению беспилотных автомобилей и машин, которые могут играть в видеоигры на сверхчеловеческом уровне.
Обучение с подкреплением с помощью Python — отличное обучение
Этот бесплатный курс начинается с введения в обучение с подкреплением. Вы получите краткое представление о том, что такое обучение с подкреплением и какую жизненно важную роль оно играет. Вы узнаете и поймете структуру обучения с подкреплением. Затем вы узнаете об алгоритме обучения с подкреплением без использования моделей, который называется Q-обучение. Вы получите глубокие знания о том, как это работает и какой результат следует ожидать.
Искусственный интеллект: обучение с подкреплением в Python — Udemy
Обучение с подкреплением открывает целый новый мир. Как вы узнаете из этого курса, парадигма обучения с подкреплением сильно отличается как от контролируемого, так и от неконтролируемого обучения. Это привело к новым удивительным открытиям как в поведенческой психологии, так и в неврологии. Как вы узнаете из этого курса, существует множество аналогичных процессов, когда речь идет об обучении агента и обучении животного или даже человека. На данный момент это самое близкое к настоящему искусственному общему интеллекту, что у нас есть.
Передовой ИИ: глубокое обучение с подкреплением в Python — Udemy
Этот курс покажет вам несколько различных способов: в том числе мощный алгоритм A2C (преимущество актера-критика), алгоритм DDPG (глубокий детерминированный градиент политики) и стратегии развития. Стратегии эволюции — это новый и свежий подход к обучению с подкреплением, который отбрасывает все старые теории в пользу подхода «черного ящика», вдохновленного биологической эволюцией.
Специализация «Обучение с подкреплением» — Coursera
Специализация обучения с подкреплением состоит из 4 курсов, посвященных возможностям адаптивных систем обучения и искусственного интеллекта (ИИ). Для использования всего потенциала искусственного интеллекта требуются адаптивные системы обучения. Узнайте, как решения Reinforcement Learning (RL) помогают решать реальные проблемы посредством взаимодействия методом проб и ошибок путем внедрения комплексного решения RL от начала до конца.
Машинное обучение с Python: от линейных моделей к глубокому обучению — edX
Этот курс представляет собой углубленное введение в область машинного обучения, от линейных моделей до глубокого обучения и обучения с подкреплением, посредством практических проектов Python. Вы поймете принципы, лежащие в основе задач машинного обучения, таких как классификация, регрессия, кластеризация и обучение с подкреплением. Кроме того, вы сможете реализовывать и анализировать такие модели, как линейные модели, машины ядра, нейронные сети и графические модели.
Глубокое обучение в Azure с помощью Python: обучение с подкреплением — обучение в будущем
Этот курс по машинному обучению фокусируется на обучении с подкреплением и на том, как он использует искусственный интеллект для поиска наилучшего возможного решения сложных проблем, включающих несколько решений. Откройте для себя обучение с подкреплением в этом курсе, в котором рассказывается, как сформулировать задачи обучения с подкреплением, алгоритмы и многое другое.
Практическое обучение с подкреплением с использованием Python — 8 агентов ИИ — Udemy
Этот курс проведет вас через пошаговый процесс создания современных торговых алгоритмов и гарантирует, что вы уйдете с практическими навыками для создания любой идеи алгоритма обучения с подкреплением, которая у вас есть, и ее эффективной реализации.
Обучение с подкреплением от новичка до мастера — ИИ в Python — Udemy
Это самый полный курс обучения с подкреплением на Udemy. В этом курсе вы изучите основы обучения с подкреплением, одной из трех парадигм современного искусственного интеллекта. Вы будете реализовывать с нуля адаптивные алгоритмы, решающие задачи управления на основе опыта. Вы также научитесь комбинировать эти алгоритмы с методами глубокого обучения и нейронными сетями, что приведет к появлению ветви, известной как глубокое обучение с подкреплением.
Глубокое обучение с подкреплением: практическое руководство по искусственному интеллекту в Python — Udemy
В этом курсе вы изучите концепции и основы обучения с подкреплением, его связь с искусственным интеллектом и машинным обучением, а также то, как вы можете сформулировать проблему в контексте обучения с подкреплением и марковского процесса принятия решений. Он охватывает различные фундаментальные алгоритмы, включая Q-Learning, SARSA, а также Deep Q-Learning. В нем представлена полная реализация двух проектов с нуля с помощью Q-learning и Deep Q-Network.
Сообщение «10 лучших курсов по обучению с подкреплением на курсах Python, которые стоит пройти» впервые появилось на .
