آموزش یادگیری تقویت‌شده تغییریافته (Modified RL) - آخرین آپدیت

دانلود Modified Reinforcement Learning

نکته: ممکن هست محتوای این صفحه بروز نباشد ولی دانلود دوره آخرین آپدیت می باشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره: یادگیری تقویت‌شده (RL) اغلب محیط‌هایی ایده‌آل را فرض می‌کند، اما وظایف دنیای واقعی با محدودیت‌ها و اهداف منحصربه‌فردی همراه هستند. در این دوره آموزشی با عنوان «یادگیری تقویت‌شده تغییریافته»، شما یاد می‌گیرید که چگونه الگوریتم‌های RL را برای مقابله با این چالش‌ها بهینه و تطبیق دهید. در ابتدا، تئوری‌های پشت RL تغییریافته و نحوه هدایت رفتار عامل (Agent) از طریق شکل‌دهی پاداش (Reward Shaping)، یادگیری تقویت‌شده معکوس (Inverse RL) و اعمال محدودیت‌ها را بررسی خواهید کرد. سپس، استراتژی‌های عملی برای تطبیق Q-learning و گرادیان‌های خط‌مشی (Policy Gradients) با محدودیت‌های دنیای واقعی، از جمله روش‌های سلسله‌مراتبی (Hierarchical) و یادگیری برنامه ریزی شده (Curriculum-based) را کشف می‌کنید. در نهایت، یاد می‌گیرید که چگونه عامل‌های RL تغییریافته خود را ارزیابی کنید، توازن بین هزینه‌ها و مزایا را درک کنید و آن‌ها را به‌صورت ایمن در محیط‌های شبیه‌سازی پیاده‌سازی نمایید. پس از اتمام این دوره، شما مهارت‌های لازم برای پیاده‌سازی و تحلیل راهکارهای RL تغییریافته در سناریوهای کاربردی را به دست خواهید آورد.

سرفصل ها و درس ها

مبانی یادگیری تقویت‌شده تغییریافته (RL) Foundations of Modified Reinforcement Learning (RL)

  • مقدمه‌ای بر Modified RL Introduction to Modified RL

  • یادگیری تقویت‌شده مقید (Constrained RL) Constrained Reinforcement Learning

  • یادگیری تقویت‌شده معکوس (IRL) Inverse Reinforcement Learning (IRL)

  • شکل‌دهی پاداش و هدایت رفتاری Reward Shaping and Behavioral Guidance

طراحی و آموزش با محدودیت‌ها Designing and Training with Constraints

  • یادگیری برنامه ریزی شده (Curriculum Learning) در RL Curriculum Learning in RL

  • یادگیری تقویت‌شده سلسله‌مراتبی (HRL) Hierarchical Reinforcement Learning (HRL)

  • طراحی عامل‌ها با محدودیت‌ها Designing Agents with Constraints

  • دمو: آموزش یک عامل در Gymnasium Demo: Training an Agent in Gymnasium

ارزیابی عملی RL تغییریافته Evaluating Modified RL in Practice

  • اندازه‌گیری اثربخشی Modified RL Measuring Effectiveness of Modified RL

  • اشتباهات رایج و محدودیت‌ها Pitfalls and Limitations

  • ملاحظات مربوط به عملکرد و ایمنی Performance and Safety Considerations

  • دمو: بصری‌سازی نتایج ارزیابی Demo: Visualizing Evaluation Results

نمایش نظرات

آموزش یادگیری تقویت‌شده تغییریافته (Modified RL)
جزییات دوره
57m
12
Pluralsight (پلورال سایت) Pluralsight (پلورال سایت)
(آخرین آپدیت)
از 5
دارد
دارد
دارد
Yasir Khan
جهت دریافت آخرین اخبار و آپدیت ها در کانال تلگرام عضو شوید.

Google Chrome Browser

Internet Download Manager

Pot Player

Winrar

Yasir Khan Yasir Khan

معامله گر فعال فارکس