強化學習的課程

機器學習的先進技術,稱為強化學習(RL),重點是建立算法,讓一個代理通過與環境的交互學習通過試驗和錯誤。RL的靈感來源於人類學習的方式,我們收到反饋的形式獎勵或懲罰和使用反饋來調整我們的行為。

在RL,代理收到獎勵為不受歡迎的活動執行的操作和懲罰。通過這些獎勵和懲罰,代理學會做出更好的決策和優化活動來實現其目標。RL應用在廣泛的領域,包括機器人,遊戲和自主車輛。

在強化學習“強化”意義

在強化學習,“強化”指的是反饋給代理作為其行動的獎勵或懲罰。目標是加強或鼓勵代理采取措施導致不利影響的積極成果和打擊活動。通過這種反饋循環,代理學會做出更好的決策和優化其行動以實現其目標。強化信號RL框架的一個關鍵組件,提供所需的信息代理學習和改善其性能。

強化學習的例子

RL的一個例子是訓練一個自治代理來玩一個遊戲,例如,國際象棋。代理學習,對自己或人類玩家和接收對失去獲勝獎勵或懲罰。在一段時間內,代理學習最好的策略和優化其獲勝的機率增加。通過這個迭代過程的試驗和錯誤,代理的球員,成為一個專家可以在真實世界的場景做出明智的決定。

另一個例子是訓練機器人導航一個環境,在那裏收到獎勵實現其目標和懲罰與障礙物發生碰撞。機器人路徑規劃和避障行為可以使用RL改進算法,提高了機器人的有效性和效率。

強化學習算法

RL算法計算方法,使代理人通過試驗和錯誤來學習環境。這些算法分為幾類:價值取向的方法如q學習和撒爾沙,加強和Actor-Critic基於策略的方法,和基於模型的方法如Dyna-Q和蒙特卡洛樹搜索。每個算法都有其優點和缺點,最適合於不同的問題。

• 基於價值的方法:

• q學習:off-policy TD控製算法估計每一對政府行動的價值函數和學習最優政策。
• 撒爾沙:一個政策TD控製算法估計每一對政府行動的價值函數和學習策略的期望值。
  

• 基於策略的方法:

• 強化:基於一個梯度方法,學習參數化政策的預期收益最大化軌跡。

• Actor-Critic:混合方法,結合一個值函數估計量與參數化政策同時學習價值函數和政策。
  

• 基於模型的方法:

• Dyna-Q:一個算法,學習環境的動力學模型,並使用該模型計劃未來的行動和更新值函數。

• 蒙特卡洛樹搜索:規劃算法,構建了一個樹的可能的行動及其結果,使用這些估計選擇最佳行動。
  

強化學習在線課程

強化學習在線課程教育項目旨在教個人強化學習的理論和實踐。這些課程通常是通過網絡平台和覆蓋範圍廣泛的話題,包括RL算法,應用程序和實現。許多課程提供實踐編程作業,項目,和測驗來幫助學習者在RL開發實踐技能。

beplay2018官网很好的學習(BYJU集團的一部分),領先ed-tech職業教育和高等教育的平台,提供了一些受歡迎的在線課程RL。他們的計劃非常適合那些想更深入的了解RL和學習如何把它應用到實際問題的能力。