أساليب التعلم القائمة على العينات للتعلم المعزز

إن بناء الأنظمة الذكية يتطلب غالباً التعلم من التجربة عندما لا يكون النموذج المثالي للعالم متاحا. وهذه الدورة تعرض عليك الخوارزميات الأساسية التي تمكن الوكلاء من تحسين عملية اتخاذ القرار من خلال التفاعل المباشر والتغذية المرتدة. سوف تنتقل من فهم حلقات العوامل البيئية الأساسية إلى تنفيذ استراتيجيات متطورة تحل المهام المعقدة دون معرفة مسبقة بالديناميكيات البيئية. وبحلول نهاية هذه الدورة، ستكون قادرا على تصميم أنظمة تتعلم من نجاحاتها وإخفاقاتها. ماذا ستتعلم: - فهم المفاهيم الأساسية للحالات والإجراءات والمكافآت في نظم التعلم. - تطبيق أساليب مونت كارلو لتقييم وتحسين السياسات استنادا إلى الخبرة. - إتقان التعلم بالاختلاف الزمني، بما في ذلك آليات التعلم الكيفي وSARSA. - تطبيق استراتيجيات الاستكشاف والاستغلال لتحقيق التوازن بين اكتشاف مسارات جديدة وزيادة المكافآت إلى أقصى حد. - ممارسة تقدير دالة القيمة للتنبؤ بالنتائج الطويلة الأجل في الأوضاع الدينامية. - استكشاف أسس التقريب الوظيفي الحديث للمساعدة في توسيع نطاق أساليب التعلم لتشمل مشاكل أكبر. تبدأ هذه الدورة بالمصطلحات الأساسية والأسس الرياضية للتعلم المعزز قبل الانتقال إلى التطبيقات الخوارزمية العملية من خلال شروح مكتوبة وأمثلة شفرة. وهي مصممة للمبتدئين الذين يريدون أساسا مفاهيميا وعمليا متينا في كيفية تعلم الآلات من التجربة. لقد بدأت رحلتك نحو التعلم المستقل وبدأت ببناء وكلاء يتكيفون مع العالم من حولهم