Introduzione al Reinforcement Learning

Il Reinforcement Learning (RL) è un ramo avanzato del machine learning che si concentra sull'addestramento di agenti intelligenti tramite l'interazione con l'ambiente. In questo corso verrà illustrato come gli agenti scoprono progressivamente comportamenti efficaci attraverso il metodo del tentativo ed errore. A partire da concetti fondamentali come i processi decisionali di Markov e i multi-armed bandit, si proseguirà con la programmazione dinamica, i metodi Monte Carlo e l'apprendimento per differenza temporale.Show more

Corso

180 Studenti già iscritti

Avanzato

Esperienza raccomandata

37 capitoli

Orario flessibile

Impara al tuo ritmo

Visualizza i moduli del corso

Risultati

Risultati di apprendimento

Moduli

Testimonianze

Raccomandazioni

Vantaggi di Codefinity

Domande frequenti

Risultati

Risultati di apprendimento

Moduli

Testimonianze

Raccomandazioni

Vantaggi di Codefinity

Domande frequenti

Cosa imparerai

Apprendimento degli agenti tramite tentativi ed errori utilizzando ricompense e feedback.
Modellazione degli ambienti con processi decisionali di Markov e risoluzione di problemi decisionali di base.
Ruolo dell'esplorazione nell'apprendimento, analizzato attraverso i multi-armed bandit.
Strategie di apprendimento differenti: programmazione dinamica, metodi Monte Carlo e apprendimento per differenza temporale.

Dettagli da conoscere

Certificato di carriera

Aggiungi al tuo profilo LinkedIn

Valutazioni

37 compiti

Copilota di IA

Il tuo assistente personale

Fidato dai dipendenti delle aziende leader

Unisciti ai dipendenti di aziende leader e a molti dei Fortune 100 che si affidano a Codefinity per potenziare le loro competenze.

Questo corso fa per te, se...

Ti stai preparando per una promozionePosizionati per avanzare nella tua carriera acquisendo nuove competenze e conoscenze che ti faranno risaltare agli occhi del tuo datore di lavoro

Sei un cercatore di lavoro che desidera migliorare il suo curriculum.Aggiungi competenze preziose al tuo curriculum e renditi più attraente per i potenziali datori di lavoro. Questo corso ti darà un vantaggio competitivo sul mercato del lavoro.

Vuoi sfuggire alla routine 9-5Il nostro corso ti fornisce le competenze necessarie per passare al lavoro freelance o remoto, offrendoti la libertà di lavorare come preferisci.

Sei appassionato di apprendimento continuoRimani al passo nel campo IT in rapida evoluzione con il nostro corso completo. È progettato per chi ama imparare continuamente e migliorare le proprie competenze e conoscenze.

Corso per Ingegnere dei Dati

Ottieni un certificato professionale

Aggiungi questa credenziale al tuo profilo LinkedIn, curriculum o CV
Condividilo sui social media e nella tua valutazione delle prestazioni

Ci sono 5 moduli in questo corso

Questa sezione introduce i principi fondamentali dell'apprendimento per rinforzo, trattando le sue caratteristiche distintive, le basi matematiche e il modo in cui gli agenti apprendono tramite interazione e feedback. Verranno inoltre presentati strumenti essenziali per prepararsi alla costruzione e all'addestramento dei primi agenti RL.

Questa sezione esplora il problema del multi-armed bandit, un contesto ideale per comprendere il dilemma esplorazione-sfruttamento. Verranno appresi e implementati algoritmi che aiutano gli agenti a prendere decisioni in condizioni di incertezza, bilanciando la massimizzazione della ricompensa con la necessità di esplorare.

Questa sezione introduce la programmazione dinamica come un metodo potente per risolvere problemi di reinforcement learning quando è disponibile un modello completo dell'ambiente. Verrà illustrato come valutare e migliorare le politiche utilizzando le equazioni di Bellman ed esplorate tecniche fondamentali come l'iterazione delle politiche, l'iterazione dei valori e l'iterazione generalizzata delle politiche, costruendo la base teorica per futuri metodi senza modello.

Questa sezione introduce i metodi Monte Carlo per apprendere funzioni di valore e politiche a partire da episodi completi di esperienza. Verranno esplorati sia approcci on-policy che off-policy, analizzato come l'esplorazione influisce sull'apprendimento e implementate tecniche incrementali per stimare in modo efficiente i ritorni, il tutto senza la necessità di un modello dell'ambiente.

Questa sezione introduce l'apprendimento a differenza temporale (TD), un metodo fondamentale nell'apprendimento per rinforzo che combina concetti dal metodo Monte Carlo e dalla programmazione dinamica. Verrà illustrato come stimare le funzioni di valore da episodi incompleti, esplorare sia gli approcci on-policy (SARSA) che off-policy (Q-learning), e scoprire come i metodi Monte Carlo e l'apprendimento TD possano essere combinati.

Scelto dagli studenti delle migliori scuole

Includendo 30 di le 30 migliori università degli U.S.A.

Perché le persone scelgono Codefinity per la loro carriera

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.

Raccomandato se sei interessato ad imparare Python

Introduzione a SQL

Questo corso è perfetto per principianti pronti a esplorare il mondo di SQL. Che tu stia iniziando nella gestione di database o desideri utilizzare SQL per progetti di sviluppo applicazioni, questo corso copre gli elementi essenziali. Imparerai rapidamente a sfruttare tutto il potenziale di SQL, dalla query e gestione dei dati fino all'integrazione nelle applicazioni reali. Al termine del corso, avrai la sicurezza e le competenze per risolvere problemi pratici con SQL e migliorare il tuo processo di sviluppo.

SQL Intermedio

Questo corso è perfetto per coloro che hanno già una comprensione di base di SQL e vogliono approfondire concetti più avanzati per creare query più potenti. Durante il corso, diventerai familiare con il raggruppamento dei dati e il filtraggio dei dati raggruppati. Imparerai anche a lavorare con più tabelle contemporaneamente, incluso come combinarle. Inoltre, esplorerai diversi tipi di join di tabelle e come applicarli nella pratica.

Primi Passi con Pandas

Pandas è una libreria estremamente intuitiva per l'analisi dei dati. È anche progettata per gestire grandi set di dati, utilizzando strutture dati come DataFrame e Series. Questo la rende uno strumento inestimabile per la Data Science. In questa guida, ti familiarizzerai con una gamma di funzioni statistiche, tra cui come trovare correlazioni, modali, mediane e valori massimi e minimi all'interno di un set di dati. Imparerai anche come gestire i valori mancanti e manipolare valori specifici, oltre a come rimuoverli.

Formule di Excel

Questo corso è progettato per principianti che vogliono iniziare a esplorare le formule in Excel. Inizierai con le basi e poi scoprirai alcune formule davvero utili per l'uso quotidiano. Imparerai le formule di matrice e come funzionano, e ti immergerai anche nelle funzioni di Ricerca e Riferimento.

Conducting Exploratory Data Analysis of Nobel Prizes

We will delve into the concept of Exploratory Data Analysis (EDA) and explore its critical role within every Data Analysis process, particularly focusing on the analysis of Nobel Prizes. EDA serves as a foundational step that enables data scientists and analysts to uncover patterns, anomalies, and insights from data through visual and statistical methods.

Extracting Text Meaning using TF-IDF

This project focuses on the design and implementation of a robust text summarizer, built using Python. By harnessing the capabilities of Python’s Natural Language Toolkit (NLTK), participants will gain hands-on experience in processing and analyzing textual data. The project covers a range of NLP techniques essential for text summarization. Participants will develop skills in parsing text and extracting meaningful content, learning how to filter essential information from large volumes of text.

Recognizing Handwritten Digits

In this project, our primary objective will be to delve into the identification of handwritten digits through the application of machine learning algorithms. This endeavor aims to harness the power of machine learning to effectively interpret and understand handwritten digits, showcasing the potential of these algorithms in processing and analyzing complex visual information.

Advanced Techniques in pandas

This course contains a lot of useful functions for a future data analyst. You will learn different ways of extracting data and even set conditions on it. After it, you will be familiar with the methods of grouping data. Also, you will learn how to preprocess data. Each section has its data set so that the course will be gripping.

Numpy Definitivo

Sblocca il pieno potenziale della libreria più essenziale di Python per il calcolo numerico, NumPy. Questo corso completo è progettato per portarti da una comprensione di base a un livello avanzato di competenza in NumPy. Che tu sia un data scientist, un ingegnere, un ricercatore o uno sviluppatore, padroneggiare NumPy è essenziale per una manipolazione efficiente dei dati, il calcolo scientifico e il machine learning.

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.

Identifying the Most Frequent Words in Text

In this project, we will be utilizing the capabilities of the Natural Language Toolkit (NLTK), a versatile and comprehensive library in Python designed for working with human language data. Our focus will encompass several core areas of natural language processing: tokenization, stemming, tagging and parsing. These NLTK features will form the backbone of our text processing and analysis tasks, making it an essential tool in our project for handling and extracting meaningful insights from language data.

Relational Database and Normalization

This course delves into the theory behind relational databases. You'll learn what they are and see how they differ from non-relational databases. Throughout the course, we'll walk you through the ins and outs of database design and familiarize you with various types of relationships. Additionally, you'll explore the concepts of normalization and normal forms, equipping you with the knowledge to craft efficient and optimized databases.

Introduzione a SQL

SQL Intermedio

Primi Passi con Pandas

Formule di Excel

Conducting Exploratory Data Analysis of Nobel Prizes

Extracting Text Meaning using TF-IDF

Recognizing Handwritten Digits

Advanced Techniques in pandas

Numpy Definitivo

Introduction to Neural Networks

Identifying the Most Frequent Words in Text

Relational Database and Normalization

Vantaggi di Codefinity

Apprendimento assistito da IA

Abbraccia la fascinazione per le competenze tecnologiche! Il nostro assistente IA fornisce feedback in tempo reale, suggerimenti personalizzati e spiegazioni degli errori, permettendoti di imparare con fiducia.

Spazi di lavoro

Con gli Spazi di lavoro, puoi creare e condividere progetti direttamente sulla nostra piattaforma. Abbiamo preparato dei modelli per la tua comodità.

Percorsi di apprendimento

Prendi il controllo del tuo sviluppo professionale e inizia il percorso per padroneggiare le tecnologie più recenti

Progetti del mondo reale

I progetti del mondo reale valorizzano il tuo portfolio, mostrando competenze pratiche per impressionare i potenziali datori di lavoro

Accesso completo al catalogo

Un abbonamento ti consente di accedere a questo corso e all'intero catalogo di progetti e competenze.

Sblocca l'accesso a Introduzione al Reinforcement Learning e al resto del nostro catalogo di prim'ordine

Contenuto curato e di alta valutazione

Nuovi corsi aggiunti settimanalmente

Assistente IA per rispondere a qualsiasi domanda

Comunità appassionata di studenti

ProMigliore offerta introduttiva$12 /meseFatturato annualmente

100+ Corsi di alta valutazione

Certificati di completamento

Assistente IA in tutti i corsi

20+ Progetti pratici del mondo reale

Percorsi di studio personalizzati

Spazi di lavoro illimitati

UltimateTutto ciò che ti serve per far decollare la tua carriera$25 /meseFatturato annualmente

100+ Corsi di alta valutazione

Certificati di completamento

Assistente IA in tutti i corsi

20+ Progetti pratici del mondo reale

Percorsi di studio personalizzati

Spazi di lavoro illimitati

Il tuo abbonamento include anche:

Introduzione a SQL

SQL Intermedio

Primi Passi con Pandas

Formule di Excel

Conducting Exploratory Data Analysis of Nobel Prizes

Extracting Text Meaning using TF-IDF

Recognizing Handwritten Digits

Advanced Techniques in pandas

Numpy Definitivo

Introduction to Neural Networks

Identifying the Most Frequent Words in Text

Relational Database and Normalization

Introduzione a SQL

SQL Intermedio

Primi Passi con Pandas

Formule di Excel

Conducting Exploratory Data Analysis of Nobel Prizes

Extracting Text Meaning using TF-IDF

Recognizing Handwritten Digits

Advanced Techniques in pandas

Numpy Definitivo

Introduction to Neural Networks

Identifying the Most Frequent Words in Text

Relational Database and Normalization

Domande frequenti

Codefinity vale l'investimento?

Crediamo di sì! I nostri corsi, progettati da esperti del settore, offrono competenze rilevanti e richieste. Con contenuti interattivi e progetti pratici, migliorerai la tua esperienza di apprendimento, la tua carriera e rimarrai al passo nel mercato del lavoro.

Perché ho bisogno di Codefinity?

Codefinity ti dota delle competenze essenziali in programmazione, data science e IA per il mercato del lavoro odierno. Che tu stia iniziando una nuova carriera, avanzando nel ruolo attuale o apprendendo qualcosa di nuovo, i nostri corsi interattivi offrono le conoscenze e l'esperienza necessarie. Adatto a tutti i livelli, Codefinity vanta un rating di Trustpilot di 4.4 e oltre 1.5 milioni di utenti in tutto il mondo, assicurandoti di essere in buone mani.

Codefinity è adatto ai principianti?

Assolutamente! I nostri corsi sono progettati per principianti e offrono anche contenuti avanzati per chi ha esperienza. Che tu sia alle prime armi o voglia approfondire, abbiamo il corso giusto per te.

Le competenze insegnate su Codefinity sono aggiornate agli standard del settore?

Sì, il nostro programma viene aggiornato regolarmente per allinearsi alle tendenze attuali del settore e alle migliori pratiche, garantendoti l'apprendimento di competenze rilevanti, incluse le ultime novità in data science e IA.

I certificati di Codefinity sono riconosciuti dai datori di lavoro?

I nostri certificati attestano le tue competenze. Sebbene il riconoscimento dei datori di lavoro vari, molti diplomati li hanno utilizzati con successo per arricchire il loro curriculum e far progredire la carriera.

Quanto tempo devo dedicare ai corsi di Codefinity?

I nostri corsi autodidatti ti permettono di imparare quando vuoi. Dedicaci il tempo che desideri in base al tuo orario e ai tuoi obiettivi.

C'è una garanzia di soddisfazione?

Sì, offriamo una garanzia soddisfatti o rimborsati di 30 giorni. Se non sei soddisfatto, richiedi un rimborso entro 30 giorni. Consulta la nostra politica di rimborso per maggiori dettagli.

Come cancello il mio abbonamento?

Vai nelle impostazioni del tuo account e segui le istruzioni per cancellare. Se riscontri problemi, il nostro team di assistenza è a disposizione. Consulta la nostra politica di cancellazione per ulteriori dettagli.

Hai ancora domande?

Scrivi la tua domanda qui