آموزش یادگیری تقویتی در پایتون Python
برای دسترسی به نسخه کامل‌تر آموزش یادگیری تقویتی در پایتون Python و دانلود فایلهای همراه آموزش روی لینک زیر کلیک کنید:
http://fdrs.ir/z2zm
زمان‌بندی ویدئو:
0:00:00 درس 1: کلیات
0:10:10 درس 2: آشنایی با یادگیری ماشین و یادگیری تقویتی
0:21:11 درس 3: پیش‌نیازهای ریاضی
0:28:16 درس 4: پیش‌نیازهای آمار و احتمال
یادگیری تقویتی چیست؟
یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)، یکی از روش‌های یادگیری ماشین است که در آن یک عامل (Agent) به صورت تعاملی با یک محیط (Environment) تعامل می‌کند و از تجربیات خود در تعامل با محیط برای یادگیری تصمیم‌گیری بهینه، استفاده می‌کند. در این نوع یادگیری، عامل با هدف کسب پاداش یا امتیاز (Reward) به صورت تعاملی تلاش می‌کند تا رفتارهای بهینه را در محیط داشته باشد.
اهمیت پیاده‌سازی یادگیری تقویتی با پایتون چیست؟
پیاده‌سازی یادگیری تقویتی با استفاده از زبان برنامه‌نویسی پایتون اهمیت زیادی دارد؛ این اهمیت به دلیل ویژگی‌ها و امکانات منحصربه‌فردی است که پایتون به این حوزه ارائه می‌دهد. پایتون زبانی آسان برای یادگیری و استفاده است که به برنامه‌نویسان کمک می‌کند که به سرعت کدهای یادگیری تقویتی را بنویسند و تست کنند.
همچنین، پایتون دارای یک اکوسیستم گسترده از کتابخانه‌ها و ابزارهای مرتبط با یادگیری ماشین و تقویتی است که کمک می‌کند تا پروژه‌ها به سرعت و با کیفیت بالا پیاده‌سازی شوند. برای مثال، کتابخانه‌های معروفی مانند TensorFlow ،PyTorch و OpenAI Gym به عنوان ابزارهای پرکاربرد در این زمینه با پایتون سازگاری دارند.
در این فرادرس چه چیزی یاد می‌گیریم؟
در این آموزش، ابتدا به کلیت یادگیری تقویتی و کاربردهای آن می‌پردازیم، سپس تئوری حریصانه اپسیلون و رویکرد مقادیر اولیه بهینه را مورد بررسی قرار می‌دهیم. در انتها، فرایندهای مارکوف و ویژگی‌های آن، سیاست‌های بهینه و توابع ارزش بهینه و کنترل مونت کارلو بدون شروع کاوش را فرا خواهیم گرفت.
همه توضیحات ...