Машинное обучение с подкреплением на Python

🚀 Объявление о курсе:

Внимание, будущие знаторы машинного обучения! 🧐

Для тех, кто готов взлететь на новый уровень своих знаний и освоить все интерны машинного обучения с подкреплением на Python, здесь именно тук ваш полет начнется! 🛫

🚀 Курс "Машинное обучение с подкреплением на Python" от ITtensive:

Это не просто курс, это завершающий этап вашего пути в мире машинного обучения. В этом курсе вы узнаете и практически реализуете три фундаментальных задачи обучения с подкреплением:

1. Игра в крестики-нолики (Tic-Tac-Toe) 🎲:

   • Создадите свою среду игры и агентов.
   • Разработайте стратегии, исследуйте уравнение Беллмана, Q-обучение и обучение с преследованием.
   • Проведите эксперименты со стратегиями жадного выбора и оптимизированных версий, чтобы увидеть их эффективность.
   • Ваш проект: создайте собственного выигрышного агента для игры в крестики-нолики!

2. Задача балансировки тележки (CartPole) 🪫:

   • Изучите принципы построения DQN и примените их, чтобы научить агента управлять тележкой в физическом окружении.
   • Сравните обучение агента с использованием случайных процессов.
   • Разберетесь с априорными и постериорными вероятностями, эмулированием кратковременной и долговременной памяти.
   • Ваш проект: разработайте оптимизированную DQN для балансировки тележки!

3. Игра в блекджек (21 очко) 🃌:

   • Применьте методы Монте-Карло, исследовательские старты и разделенную/единую политику для расчета оптимальных ходов в Блекджек.
   • Визуализируйте оптимальную стратегию игры через изоповерхности.
   • Ваш проект: рассчитайте и реализуйте оптимальную стратегию для игры в блекджек!

🔥 Теоретические основы, которые вы освоите:

• Задачи машинного обучения и обучения с подкреплением.
• Метрики и метрики обучения с подкреплением.
• Проблема эксплуатации и разведки (Exploration vs. Exploitation).
• Цепь случайных процессов Маркова (Markov Decision Processes, MDPs).
• Принцип и уравнение Беллмана.
• Методы Монте-Карло.
• Q-таблица и Q-обучение.
• Стратегии жадного выбора: эпсилон-жадная стратегия, её убывающая версия, UCB-стратегия и стратегия Томпсона.
• Создание и обучение Deep Q-Network (DQN).
• Концепции кратковременной и долговременной памяти в обучении.
• Разработка единой и разделенной политик.

🔥 Почему это важно:

Обучение с подкреплением — это мощный инструмент машинного обучения, который позволяет системам учиться в динамических средах, принимать решения в реальном времени и адаптироваться к изменяющимся условиям. Эти навыки не только делают вас квалифицированным специалистом в области ИИ, но и открывают перед вами широкие возможности для работы во многих областях, от робототехники до разработки сложных алгоритмов игр.

📅 Перегляньте расписание и запишитесь на курс уже сейчас! Ваша карьера в области ИИ ждет вас! 🌟