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Ein vollständiges Verstärkungslernsystem (Capstone)

BESCHREIBUNG

In diesem Abschlusskurs stellen Sie Ihr Wissen aus den Kursen 1, 2 und 3 zusammen, um eine vollständige RL-Lösung für ein Problem zu implementieren. Mit diesem Schlussstein können Sie sehen, wie jede Komponente - Problemformulierung, Algorithmusauswahl, Parameterauswahl und Darstellungsdesign - zu einer vollständigen Lösung zusammenpasst und wie Sie bei der Bereitstellung von RL in der realen Welt geeignete Entscheidungen treffen können. Für dieses Projekt müssen Sie sowohl die Umgebung implementieren, um Ihr Problem zu stimulieren, als auch einen Steuerungsagenten mit Funktionsnäherung für das neuronale Netzwerk. Darüber hinaus führen Sie eine wissenschaftliche Untersuchung Ihres Lernsystems durch, um Ihre Fähigkeit zur Beurteilung der Robustheit von RL-Wirkstoffen zu entwickeln. Um RL in der realen Welt verwenden zu können, ist es wichtig, (a) das Problem als MDP angemessen zu formalisieren, (b) geeignete Algorithmen auszuwählen, (c) zu ermitteln, welche Auswahlmöglichkeiten in Ihrer Implementierung große Auswirkungen auf die Leistung haben, und (d) zu validieren das erwartete Verhalten Ihrer Algorithmen. Dieser Schlussstein ist wertvoll für alle, die RL zur Lösung realer Probleme einsetzen möchten.

Um in diesem Kurs erfolgreich zu sein, müssen Sie die Kurse 1, 2 und 3 dieser Spezialisierung oder einen gleichwertigen Kurs abgeschlossen haben.

Am Ende dieses Kurses können Sie:

Vervollständigen Sie eine RL-Lösung für ein Problem, beginnend mit der Problemformulierung, der Auswahl und Implementierung eines geeigneten Algorithmus und einer empirischen Untersuchung der Wirksamkeit der Lösung.

Preis: Kostenlos anmelden!

Sprache: Englisch

Untertitel: Englisch

Ein vollständiges Verstärkungslernsystem (Capstone) - Universität von Alberta