Reinforcement Learning на Python для начинающих [Udemy] [Наука AI]

Reinforcement Learning на Python для начинающих Полное руководство по Обучению с подкреплением (Reinforcement Learning), процессу принятия решений Маркова, Q-Learning, приложениям использующим Python и OpenAI GYM Последнее обновление: 11/2020 ​ Субтитры: Русский, Английский [Автоматически созданные] Язык: Английский Чему вы научитесь • Важность обучения с подкреплением (RL) в науке о данных. • Важные концепции с самого начала с подробным раскрытием примеров на Python. • Практическое объяснение и живое кодирование на Python. • Приложения теории вероятностей. • Марковские процессы принятия решений. Обучение с подкреплением (RL) обладает огромным потенциалом и, несомненно, является одной из самых динамичных и стимулирующих областей исследований в области искусственного интеллекта. RL считается переломным моментом в науке о данных, особенно после наблюдения за выигрышами агентов AI AlphaGo Zero и OpenAI Five против лучших чемпионов среди людей. Однако RL не ограничивается играми. Прогресс в обучении с подкреплением, особенно за последние несколько лет, стал сенсационным. RL теперь повсюду, от управления ресурсами до химии, от здравоохранения до финансов, от рекомендательных систем до более сложных приложений для прогнозирования запасов. Поскольку RL - это целенаправленное обучение, понимание RL не только жизненно важно, но и необходимо во всех областях науки о данных. Этот курс позволит вам вывести свою карьеру на новый уровень, поскольку он представит вам четкое объяснение концепций и реализаций RL в Data Science. Курс « Обучение, теория и практика с подкреплением в Python » предоставляет вам возможность инновационного, независимого обучения. Курс посвящен практическому применению RL и включает в себя практический проект. Курс: · Легко понять. · Описательный. · Всесторонний. · Практичен с живым кодированием. · Богат передовыми и новейшими моделями RL от чемпионов в этой области. Этот курс предназначен для начинающих, хотя сложные концепции будут рассмотрены позже. Поскольку этот курс представляет собой сборник всех основ, он вдохновит вас двигаться вперед и испытать гораздо больше, чем вы узнали. В конце каждого модуля вам будут назначены домашние задания / задачи / мероприятия, которые будут оценивать / (развивать) ваше обучение на основе концепций и методов, которые вы изучили ранее. Поскольку цель состоит в том, чтобы научить вас работать с реализациями, многие из этих действий будут основаны на кодировании. Наука о данных, несомненно, полезная карьера. Вам предстоит решить некоторые из самых интересных задач, и вы будете вознаграждены солидным пакетом заработной платы. Основное понимание RL даст вам больше инструментов искусственного интеллекта и обеспечит прогрессивный карьерный рост. Как мы уже говорили, RL обладает огромным потенциалом. Не упустите возможность изучить передовые концепции и методологии RL по очень конкурентоспособной цене. Учебники разделены на более 75 коротких видеороликов в формате HD вместе с подробными блокнотами с кодами. Обучение - это наша страсть: Наши онлайн-руководства были созданы с учетом наилучшего возможного опыта, чтобы помочь вам четко понять концепции RL. Мы очень позаботились о том, чтобы кодовая база была актуальной. Мы действительно хотим, чтобы вы получили четкое базовое представление о RL, прежде чем переходить к расширенной версии. Преимущества этого увлекательного курса включают высококачественный видеоконтент, вопросы для оценки, содержательные материалы курса, заметки по курсу и раздаточные материалы. Вы также можете обратиться к нашей команде, когда у вас возникнут какие-либо вопросы.