In diesem letzten Kurs werden Sie Ihr Wissen aus den Kursen 1, 2 und 3 zusammenführen, um eine vollständige RL-Lösung für ein Problem zu implementieren. In dieser Abschlussarbeit werden Sie sehen, wie die einzelnen Komponenten - Problemformulierung, Auswahl des Algorithmus, Auswahl der Parameter und Entwurf der Repräsentation - zu einer vollständigen Lösung zusammenpassen und wie Sie beim Einsatz von RL in der realen Welt die richtigen Entscheidungen treffen. Im Rahmen dieses Projekts müssen Sie sowohl die Umgebung zur Stimulierung Ihres Problems als auch einen Kontrollagenten mit der Funktionsannäherung eines Neuronalen Netzes implementieren. Darüber hinaus werden Sie eine wissenschaftliche Studie über Ihr Lernsystem durchführen, um Ihre Fähigkeit zu entwickeln, die Robustheit von RL-Agenten zu beurteilen. Für den Einsatz von RL in der realen Welt ist es von entscheidender Bedeutung, (a) das Problem angemessen als MDP zu formalisieren, (b) geeignete Algorithmen auszuwählen, (c) festzustellen, welche Entscheidungen in Ihrer Implementierung große Auswirkungen auf die Leistung haben werden und (d) das erwartete Verhalten Ihrer Algorithmen zu validieren. Dieser Abschlusskurs ist für jeden wertvoll, der RL zur Lösung realer Probleme einsetzen möchte. Um diesen Kurs erfolgreich zu absolvieren, müssen Sie die Kurse 1, 2 und 3 dieser Specializations oder einen gleichwertigen Kurs abgeschlossen haben. Am Ende dieses Kurses werden Sie in der Lage sein:
Ein vollständiges System zum Verstärkungslernen (Capstone)
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Reinforcement Learning
Dozenten: Martha White
21.942 bereits angemeldet
Enthalten in
(628 Bewertungen)
Empfohlene Erfahrung
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Funktion Approximation
- Kategorie: Künstliche Intelligenz (KI)
- Kategorie: Reinforcement Learning
- Kategorie: Maschinelles Lernen
- Kategorie: Intelligente Systeme
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2 Aufgaben
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In diesem Kurs gibt es 6 Module
Willkommen zum Abschlusskurs der Reinforcement Learning Specialization!!
Das ist alles enthalten
2 Videos2 Lektüren1 Diskussionsthema
In dieser Woche werden Sie eine Problembeschreibung lesen und diese in ein MDP übersetzen. Sie vervollständigen den Skelettcode für diese Umgebung, um ein vollständiges MDP zu erhalten, das Sie in diesem Abschlussprojekt verwenden können.
Das ist alles enthalten
4 Videos1 Programmieraufgabe
In dieser Woche werden Sie aus drei Algorithmen auswählen, um eine Richtlinie für die Umwelt zu lernen. Sie werden über die Angemessenheit jedes Algorithmus für diese Umgebung nachdenken und diskutieren.
Das ist alles enthalten
7 Videos1 Aufgabe
In dieser Woche werden Sie die wichtigsten Parameter identifizieren, die die Leistung Ihres Agenten beeinflussen. Das Ziel ist es, den Raum der Möglichkeiten zu verstehen, damit Sie später entscheiden können, welchen Parameter Sie für Ihren Agenten eingehend untersuchen wollen.
Das ist alles enthalten
4 Videos1 Aufgabe
In dieser Woche werden Sie Ihren Agenten mit Expected Sarsa oder Q-learning mit RMSProp und Neuronalen Netzen implementieren. Um NNs zu verwenden, müssen Sie eine sorgfältigere Strategie zur Auswahl der Schrittgröße anwenden, weshalb Sie RMSProp verwenden werden. Sie werden auch die Korrektheit Ihres Agenten überprüfen.
Das ist alles enthalten
6 Videos1 Programmieraufgabe
In dieser Woche werden Sie einen Parameter für Ihren Agenten auswählen, den Sie untersuchen möchten. Sobald Sie den zu untersuchenden Parameter ausgewählt haben, werden wir Ihnen eine Reihe von Werten und spezifische Werte für andere Parameter zur Verfügung stellen. Sie werden ein Skript schreiben, mit dem Sie Ihren Agenten und Ihre Umgebung mit diesen Parametern laufen lassen, um die Leistung über diese Parameter hinweg zu bestimmen. Sie werden einen Einblick in die Auswirkungen der Parameter auf die Leistung des Agenten erhalten. Außerdem können Sie die Agenten, die Sie lernen, visualisieren. Ihre Parameterstudie wird aus einem Array von Werten bestehen, die wir auf ihre Korrektheit überprüfen werden.
Das ist alles enthalten
6 Videos1 Programmieraufgabe
Dozenten
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University of Alberta
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Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?
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Geprüft am 16. Juni 2021
Geprüft am 31. Mai 2020
Geprüft am 27. Apr. 2020
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Häufig gestellte Fragen
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