Introduction à l'Apprentissage par Renforcement

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.Show more

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Ce que vous apprendrez

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.

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Ce cours est pour vous, si...

Vous vous préparez à une promotionPositionnez-vous pour progresser dans votre carrière en acquérant de nouvelles compétences et connaissances qui vous démarqueront auprès de votre employeur.

Vous cherchez un emploi et souhaitez améliorer votre CVAjoutez des compétences précieuses à votre CV et rendez-vous plus attractif pour les employeurs potentiels. Ce cours vous donnera un avantage concurrentiel sur le marché du travail.

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Cours d'ingénieur de données

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Ce cours comprend 5 modules

Cette section présente les principes fondamentaux de l'apprentissage par renforcement, en abordant ses caractéristiques distinctives, ses bases mathématiques et la manière dont les agents apprennent par interaction et retour d'information. Vous manipulerez également des outils essentiels pour vous préparer à la conception et à l'entraînement de vos premiers agents RL.

Cette section explore le problème du bandit manchot — un excellent cadre pour comprendre le dilemme exploration-exploitation. Vous étudierez et mettrez en œuvre des algorithmes qui aident les agents à prendre des décisions dans l'incertitude, en équilibrant la maximisation de la récompense avec la nécessité d'explorer.

Cette section présente la programmation dynamique comme une méthode puissante pour résoudre les problèmes d'apprentissage par renforcement lorsqu'un modèle complet de l'environnement est disponible. Vous apprendrez à évaluer et à améliorer les politiques à l'aide des équations de Bellman et à explorer des techniques fondamentales telles que l'itération de politique, l'itération de valeur et l'itération de politique généralisée — établissant ainsi la base théorique pour les futures méthodes sans modèle.

Cette section présente les méthodes de Monte Carlo pour l'apprentissage des fonctions de valeur et des politiques à partir d'épisodes complets d'expérience. Vous explorerez les approches sur politique et hors politique, comprendrez comment l'exploration influence l'apprentissage, et mettrez en œuvre des techniques incrémentales pour estimer efficacement les retours — le tout sans nécessiter de modèle de l'environnement.

Cette section présente l'apprentissage par différence temporelle (TD), une méthode fondamentale en apprentissage par renforcement qui combine des concepts issus de Monte Carlo et de la programmation dynamique. Vous apprendrez à estimer des fonctions de valeur à partir d'épisodes incomplets, à explorer les approches sur politique (SARSA) et hors politique (Q-learning), et à découvrir comment les méthodes Monte Carlo et l'apprentissage TD peuvent être combinées.

Choisi par les étudiants des meilleures écoles

Comprenant 30 sur les 30 meilleures universités américaines

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.

Recommandé si vous êtes intéressé par l'apprentissage Python

Introduction à SQL

Ce cours est idéal pour les débutants souhaitant découvrir le monde de SQL. Que vous débutiez en gestion de bases de données ou que vous souhaitiez utiliser SQL pour vos projets de développement d'applications, ce cours couvre les notions essentielles. Vous apprendrez rapidement à exploiter tout le potentiel de SQL, de l'interrogation et la gestion des données à son intégration fluide dans des applications réelles. À la fin du cours, vous disposerez de la confiance et des compétences nécessaires pour résoudre des problèmes pratiques avec SQL et améliorer votre processus de développement.

SQL Intermédiaire

Ce cours est parfait pour ceux qui possèdent déjà une compréhension de base de SQL et souhaitent explorer des concepts plus avancés pour élaborer des requêtes plus performantes. Au cours du programme, vous vous familiariserez avec le regroupement des données et le filtrage des données groupées. Vous apprendrez également à travailler simultanément avec plusieurs tables, y compris leur combinaison. De plus, vous découvrirez différents types de jointures de tables et comment les appliquer en pratique.

Premiers Pas avec Pandas

Pandas est une bibliothèque extrêmement conviviale pour l'analyse de données. Elle est également conçue pour gérer de grands ensembles de données, en utilisant des structures de données comme DataFrame et Series. Cela en fait un outil inestimable pour la science des données. Dans ce guide, vous vous familiariserez avec une gamme de fonctions statistiques, y compris comment trouver des corrélations, des modes, des médianes, et des valeurs maximales et minimales au sein d'un ensemble de données. Vous apprendrez également à gérer les valeurs manquantes et à manipuler des valeurs spécifiques, ainsi qu'à les supprimer.

Formules Excel

Ce cours est conçu pour les débutants qui souhaitent commencer à explorer les formules dans Excel. Vous commencerez par les bases, puis découvrirez des formules vraiment utiles pour une utilisation quotidienne. Vous apprendrez les formules matricielles et leur fonctionnement, et vous plongerez également dans les fonctions de recherche et de référence.

Techniques Avancées dans Pandas

Ce cours contient de nombreuses fonctions utiles pour un futur analyste de données. Vous apprendrez différentes manières d'extraire des données et même de définir des conditions sur celles-ci. Après cela, vous serez familier avec les méthodes de regroupement des données. De plus, vous apprendrez à prétraiter les données. Chaque section a son propre ensemble de données, de sorte que le cours sera captivant.

Numpy Ultime

Débloquez le plein potentiel de la bibliothèque la plus essentielle de Python pour le calcul numérique, NumPy. Ce cours complet est conçu pour vous faire passer d'une compréhension débutante à un niveau avancé de maîtrise de NumPy. Que vous soyez data scientist, ingénieur, chercheur ou développeur, maîtriser NumPy est essentiel pour une manipulation efficace des données, le calcul scientifique et l'apprentissage automatique.

Introduction to Neural Networks

Neural networks are powerful algorithms inspired by the structure of the human brain that are used to solve complex machine learning problems. You will build your own Neural Network from scratch to understand how it works. After this course, you will be able to create neural networks for solving classification and regression problems using the scikit-learn library.

Base de Données Relationnelle et Normalisation

Ce cours explore la théorie sous-jacente aux bases de données relationnelles. Vous apprendrez ce qu'elles sont et verrez comment elles se distinguent des bases de données non relationnelles. Tout au long du cours, nous vous guiderons à travers les tenants et aboutissants de la conception de bases de données et vous familiariserons avec divers types de relations. De plus, vous découvrirez les concepts de normalisation et de formes normales, vous dotant ainsi des connaissances nécessaires pour concevoir des bases de données efficaces et optimisées.

ML Introduction with scikit-learn

Machine learning is now used everywhere. Want to learn it yourself? This course is an introduction to the world of Machine learning for you to learn basic concepts, work with Scikit-learn – the most popular library for ML and build your first Machine Learning project. This course is intended for students with a basic knowledge of Python, Pandas, and Numpy.

Visualisation Ultime Avec Python

Les données sont omniprésentes autour de nous, et leur interprétation est d'une importance capitale. La visualisation permet de traiter les données en identifiant certains motifs et informations clés. Vous acquerrez des bases solides en visualisation de données avec Python et ses bibliothèques, telles que matplotlib et seaborn, afin d'extraire un maximum d'informations de manière claire et concise.

Bases de Données en Python

"Bases de données en Python" est un cours pratique conçu pour vous enseigner les fondamentaux du travail avec les bases de données en utilisant Python, en se concentrant sur la bibliothèque sqlite3 et SQLAlchemy. Vous apprendrez à stocker, modifier et récupérer des données, à construire des requêtes efficaces et à configurer des bases de données pour vos projets. Le cours couvre à la fois les bases du SQL et l'approche ORM (Object-Relational Mapping), qui vous permet d'interagir avec les bases de données via des objets Python. Ce cours est parfait pour les débutants cherchant à approfondir leurs compétences en gestion de données, développement d'applications et gestion de l'information.

Introduction au NLP

Explorons les fondamentaux du Traitement Automatique du Langage Naturel (NLP) en vous plongeant dans les techniques de prétraitement de texte et divers modèles de texte utilisés pour représenter les données textuelles. Vous acquerrez des connaissances pratiques et une expérience pratique avec les outils et méthodes essentiels pour analyser et interpréter efficacement les données textuelles. Ce cours vous dote des compétences nécessaires pour transformer le texte brut en informations significatives, ouvrant la voie à des applications avancées en IA et apprentissage automatique.

Introduction à SQL

SQL Intermédiaire

Premiers Pas avec Pandas

Formules Excel

Techniques Avancées dans Pandas

Numpy Ultime

Introduction to Neural Networks

Base de Données Relationnelle et Normalisation

ML Introduction with scikit-learn

Visualisation Ultime Avec Python

Bases de Données en Python

Introduction au NLP

Avantages de Codefinity

Apprentissage assisté par IA

Adoptez la fascination des compétences technologiques ! Notre assistant IA fournit des retours en temps réel, des conseils personnalisés et des explications d'erreurs, vous permettant d'apprendre avec confiance.

Espaces de travail

Avec les espaces de travail, vous pouvez créer et partager des projets directement sur notre plateforme. Nous avons préparé des modèles pour votre commodité.

Parcours d'apprentissage

Prenez le contrôle de votre développement de carrière et commencez votre parcours pour maîtriser les technologies les plus récentes.

Projets réels

Les projets réels rehaussent votre portfolio, mettant en valeur des compétences pratiques pour impressionner les employeurs potentiels.

Accès complet au catalogue

Un abonnement ouvre ce cours et tout notre catalogue de projets et compétences.

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Contenu sélectionné, hautement noté

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Assistant IA pour répondre à vos questions

Communauté passionnée d'apprenants

ProMeilleure offre d'introduction$12 /moisFacturé annuellement

Plus de 100 cours très bien notés

Certificats de réussite

Assistant IA dans tous les cours

Plus de 20 projets réels pratiques

Parcours d'étude personnalisés

Espaces de travail illimités

UltimateTout pour booster votre carrière$25 /moisFacturé annuellement

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Votre abonnement comprend également :

Introduction à SQL

SQL Intermédiaire

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Formules Excel

Techniques Avancées dans Pandas

Numpy Ultime

Introduction to Neural Networks

Base de Données Relationnelle et Normalisation

ML Introduction with scikit-learn

Visualisation Ultime Avec Python

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Questions fréquentes

Codefinity vaut-il l'investissement ?

Nous le pensons ! Nos cours, conçus par des experts de l'industrie, offrent des compétences pertinentes et demandées. Avec du contenu interactif et des projets pratiques, vous améliorerez votre expérience d'apprentissage, stimulerez votre carrière et resterez à la pointe sur le marché du travail.

Pourquoi ai-je besoin de Codefinity ?

Codefinity vous dote des compétences essentielles en codage, data science et IA pour le marché du travail actuel. Que vous commenciez une nouvelle carrière, progressiez dans votre rôle actuel ou appreniez quelque chose de nouveau, nos cours interactifs fournissent les connaissances et l'expérience nécessaires. Adapté à tous les niveaux de compétence, Codefinity affiche une note Trustpilot de 4,4 et plus de 1,5 million d'utilisateurs dans le monde entier, vous assurant que vous êtes entre de bonnes mains.

Codefinity est-il bon pour les débutants ?

Absolument ! Nos cours sont conçus pour les débutants et offrent également du contenu avancé pour les apprenants expérimentés. Que vous soyez novice ou que vous souhaitiez élargir vos connaissances, nous avons le cours adapté pour vous.

Les compétences enseignées sur Codefinity sont-elles à jour avec les normes de l'industrie ?

Oui, notre programme est régulièrement mis à jour pour correspondre aux tendances actuelles de l'industrie et aux meilleures pratiques, vous assurant d'apprendre des compétences pertinentes, y compris les dernières avancées en science des données et en IA.

Les certificats de Codefinity sont-ils reconnus par les employeurs ?

Nos certificats démontrent vos compétences. Bien que la reconnaissance par les employeurs puisse varier, de nombreux diplômés les ont utilisés avec succès pour améliorer leur CV et progresser dans leur carrière.

Combien de temps dois-je consacrer aux cours Codefinity ?

Nos cours en auto-apprentissage vous permettent d'apprendre selon votre convenance. Passez aussi peu ou autant de temps que vous le souhaitez en fonction de votre emploi du temps et de vos objectifs.

Y a-t-il une garantie de satisfaction ?

Oui, nous offrons une garantie de remboursement de 30 jours. Si vous n'êtes pas satisfait, demandez un remboursement dans les 30 jours. Consultez notre politique de remboursement pour plus de détails.

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