Introduction à l'Apprentissage par Renforcement
Cours
180 Apprenants déjà inscrits- Apprentissage des agents par essais et erreurs à l'aide de récompenses et de retours.
- Modélisation des environnements avec les processus de décision de Markov et résolution de problèmes décisionnels de base.
- Rôle de l'exploration dans l'apprentissage à travers l'exemple des bandits manchots.
- Stratégies d'apprentissage variées : programmation dynamique, méthodes de Monte Carlo et apprentissage par différence temporelle.
Fiable par les employés des entreprises leaders
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Ce cours comprend 5 modules
L'apprentissage par renforcement (RL) est une branche puissante de l'apprentissage automatique axée sur la formation d'agents intelligents par l'interaction avec leur environnement. Dans ce cours, vous découvrirez comment les agents identifient progressivement des comportements efficaces par essais et erreurs. En commençant par des concepts fondamentaux tels que les processus de décision de Markov et les bandits manchots, vous explorerez la programmation dynamique, les méthodes de Monte Carlo et l'apprentissage par différence temporelle.- Qu'est-ce que la Programmation Dynamique ?Aperçu
- Équations de BellmanAperçu
- Conditions d'OptimalitéAperçu
- Évaluation de la PolitiqueAperçu
- Amélioration de la PolitiqueAperçu
- Itération de Politique GénéraliséeAperçu
- Itération de PolitiqueAperçu
- Itération de la ValeurAperçu
- Défi : Programmation DynamiqueAperçu
- Qu'est-ce que l'apprentissage par différence temporelle ?Aperçu
- TD(0) : Estimation de la Fonction de ValeurAperçu
- SARSA : Apprentissage TD Sur PolitiqueAperçu
- Q-Learning : Apprentissage TD Hors PolitiqueAperçu
- Généralisation de l’Apprentissage TDAperçu
- Défi : Apprentissage par Différence TemporelleAperçu
Choisi par les étudiants des meilleures écoles
Pourquoi les gens choisissent Codefinity pour leur carrière

Kwizera Mugisha
The teaching methodology at Codefinity is excellent, and I particularly appreciate how it has prepared me to handle real-world coding problems. Currently, I am delving into Node.js and eagerly anticipate building full-stack projects that integrate all the knowledge I have gained.

Sherry Barnes-Fox
My first course was 4 hours, I did it in a few days, "nugget-style. The instructions are very clear and easy to understand. There is even a hint to help you get the answer, and if you still cannot get the answer, then you can display the answer. I love the learning style that is used, it engages me.

Bill Wagner
I have really liked the browser-based lessons that allow me to code within the lesson. The RUN button allows me to test the code I write before submitting for a grade.

Stephanie Chan
As I went through the first course of the Python track, I liked the way the course was lay out (in easy and digestible modules) with little exercises at the end of each concept.

Daniel Chinea
I have gained a lot of practical and logical thinking skills, along with patience for myself and confidence in myself that I can learn programming.

Steve Bruening
The learning was progressive and made it easy to follow along and make progress. I could feel my skills increasing and building on each other as the course went along.
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