Dans ce dernier cours, vous rassemblerez vos connaissances des cours 1, 2 et 3 pour mettre en œuvre une solution RL complète à un problème. Ce projet vous permettra de voir comment chaque composant - formulation du problème, sélection de l'algorithme, sélection des paramètres et conception de la représentation - s'intègre dans une solution complète, et comment faire des choix appropriés lors du déploiement du RL dans le monde réel. Ce projet vous demandera d'implémenter à la fois l'environnement pour stimuler votre problème et un agent de contrôle avec une approximation de fonction de réseau neuronal. En outre, vous mènerez une étude scientifique de votre système d'apprentissage afin de développer votre capacité à évaluer la robustesse des agents RL. Pour utiliser le RL dans le monde réel, il est essentiel de (a) formaliser correctement le problème en tant que MDP, (b) sélectionner les algorithmes appropriés, (c) identifier les choix dans votre implémentation qui auront un impact important sur la performance et (d) valider le comportement attendu de vos algorithmes. Ce cours est utile pour tous ceux qui prévoient d'utiliser le RL pour résoudre des problèmes réels. Pour réussir ce cours, vous devrez avoir suivi les cours 1, 2 et 3 de cette Specializations ou l'équivalent. A la fin de ce cours, vous serez en mesure de :
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Un système complet d'apprentissage par renforcement (Capstone)
Ce cours fait partie de Spécialisation Apprentissage par renforcement
Instructeurs : Martha White
22 037 déjà inscrits
Inclus avec 
(629 avis)
Expérience recommandée
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Approximation des fonctions
- Catégorie : Intelligence artificielle (IA)
- Catégorie : Apprentissage par renforcement
- Catégorie : Apprentissage automatique
- Catégorie : Systèmes intelligents
Détails à connaître
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2 devoirs
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Il y a 6 modules dans ce cours
Bienvenue au dernier cours de synthèse de la Specialization Reinforcement Learning ! !!
Inclus
2 vidéos2 lectures1 sujet de discussion
Cette semaine, vous lirez une description d'un problème et la traduirez en un PDM. Vous compléterez le code squelette pour cet environnement, afin d'obtenir un PDM complet à utiliser dans ce projet de fin d'études.
Inclus
4 vidéos1 devoir de programmation
Cette semaine, vous choisirez parmi trois algorithmes, afin d'apprendre une politique pour l'environnement. Vous réfléchirez et discuterez de la pertinence de chaque algorithme pour cet environnement.
Inclus
7 vidéos1 devoir
Cette semaine, vous identifierez les paramètres clés qui affectent les performances de votre agent. L'objectif est de comprendre l'espace des options, pour vous permettre ensuite de choisir le paramètre que vous étudierez en profondeur pour votre agent.
Inclus
4 vidéos1 devoir
Cette semaine, vous mettrez en œuvre votre agent en utilisant Expected Sarsa ou Q-learning avec RMSProp et des réseaux neuronaux. Pour utiliser les réseaux neuronaux, vous devrez utiliser une stratégie de sélection de taille de pas plus prudente, c'est pourquoi vous utiliserez RMSProp. Vous vérifierez également l'exactitude de votre agent.
Inclus
6 vidéos1 devoir de programmation
Cette semaine, vous identifierez un paramètre à étudier pour votre agent. Une fois que vous aurez sélectionné le paramètre à étudier, nous vous fournirons une fourchette de valeurs et des valeurs spécifiques pour d'autres paramètres. Vous écrirez un script pour faire fonctionner votre agent et votre environnement sur l'ensemble des paramètres, afin de déterminer les performances en fonction de ces paramètres. Vous aurez une idée de l'impact des paramètres sur les performances de l'agent. Vous pourrez également visualiser les agents que vous aurez appris. Votre étude des paramètres consistera en un tableau de valeurs dont nous vérifierons l'exactitude.
Inclus
6 vidéos1 devoir de programmation
Instructeurs
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