لطفا جهت اطلاع از آخرین دوره ها و اخبار سایت در
کانال تلگرام
عضو شوید.
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 محیطهای ایدهآل را فرض میکند، اما وظایف دنیای واقعی با محدودیتها و اهداف منحصربهفردی همراه هستند.
در این دوره، «یادگیری تقویتشده تغییریافته»، شما یاد میگیرید که چگونه الگوریتمهای RL را برای پاسخ به این چالشها تطبیق دهید.
در ابتدا، تئوریهای پشت RL تغییریافته و نحوه هدایت رفتار عامل توسط شکلدهی پاداش (Reward Shaping)، یادگیری تقویتشده معکوس (Inverse RL) و محدودیتها را بررسی خواهید کرد.
سپس، استراتژیهای کاربردی برای تطبیق Q-learning و گرادیانهای سیاست (Policy Gradients) با محدودیتهای دنیای واقعی، از جمله روشهای سلسلهمراتبی و مبتنی بر برنامه آموزشی (Curriculum-based) را کشف میکنید.
در نهایت، یاد میگیرید که چگونه عاملهای RL تغییریافته خود را ارزیابی کنید، توازنها (Trade-offs) را درک کنید و آنها را بهصورت ایمن در محیطهای شبیهسازی پیادهسازی نمایید.
پس از اتمام این دوره، مهارتهای لازم برای پیادهسازی و تحلیل راهکارهای Modified RL در سناریوهای عملی را کسب خواهید کرد.
نمایش نظرات