Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/complete-reinforcement-learning-system

Добро пожаловать на финальный курс по обучению с подкреплением!

Если вы уже освоили основы курса по обучению с подкреплением, то этот курсовый проект — идеальная возможность объединить все полученные знания в одном месте.

Краткий обзор курса: Курс “Полная система обучения с подкреплением (Капстон)” предлагает учащимся применять свои знания для реализации полной системы обучения с подкреплением (RL) для решения реальной задачи.

Вы научитесь формулировать проблему, выбирая алгоритмы и параметры, а также проектируя представления данных. Проект включает реализацию как среды для симуляции задачи, так и управляющего агента.

Содержание курса:

• Милestone 1: Формализация задачи как MDP – На этом этапе вы изучите проблему и переведете её в формат MDP (Марковское Решение). Это первый шаг к созданию вашей модели.
• Милestone 2: Выбор правильного алгоритма – Здесь вы выберете один из трех следует алгоритмов и обсудите его применимость для вашей среды.
• Милestone 3: Определение ключевых параметров производительности – На этом этапе вы выделите ключевые параметры, влияющие на производительность вашего агента.
• Милestone 4: Реализация вашего агента – Вы создадите агента с использованием Expected Sarsa или Q-learning, применяя нейронные сети для повышения точности.
• Милestone 5: Отправка исследования параметров – Завершите курс, проводя исследование, чтобы оценить влияние параметров на производительность агента.

Этот курс станет отличным завершающим этапом на пути к глубокому пониманию обучения с подкреплением. Рекомендуется при наличии базовых знаний в области программирования и алгоритмов машинного обучения.

Рекомендация: Если вы хотите увидеть интеграцию всех компонентов RL и узнать, как реализовать их в реальных сценариях, обязательно запишитесь на этот курс на Coursera!

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/complete-reinforcement-learning-system