University of Alberta
Méthodes d'apprentissage par échantillonnage
University of Alberta

Méthodes d'apprentissage par échantillonnage

Martha White
Adam White

Instructeurs : Martha White

33 873 déjà inscrits

Inclus avec Coursera Plus

Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
4.8

(1,229 avis)

niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

Planning flexible
Env. 22 heures
Apprenez à votre propre rythme
90%
La plupart des étudiants ont apprécié ce cours
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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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Évaluations

5 devoirs

Enseigné en Anglais

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

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Ce cours fait partie de la Spécialisation Apprentissage par renforcement
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Il y a 5 modules dans ce cours

Bienvenue au deuxième cours de la spécialisation en apprentissage par renforcement : Méthodes d'apprentissage basées sur des échantillons, offert par l'Université de l'Alberta, Onlea et Coursera. Dans ce module pré-cours, vous serez présenté à vos instructeurs et aurez un aperçu de ce que le cours vous réserve. N'oubliez pas de vous présenter à vos camarades de classe dans la section "Meet and Greet" !

Inclus

2 vidéos2 lectures1 sujet de discussion

Cette semaine, vous apprendrez à estimer les fonctions de valeur et les politiques optimales, en utilisant uniquement l'expérience échantillonnée de l'environnement. Ce module représente notre première étape vers des méthodes d'apprentissage incrémental qui apprennent à partir de l'interaction de l'agent avec le monde, plutôt qu'à partir d'un modèle du monde. Vous découvrirez les méthodes de prédiction et de contrôle avec et sans politique, en utilisant les méthodes de Monte Carlo, c'est-à-dire des méthodes qui utilisent des retours échantillonnés. Vous serez également réintroduit dans le problème de l'exploration, mais plus généralement en RL, au-delà des bandits.

Inclus

11 vidéos3 lectures1 devoir1 devoir de programmation1 sujet de discussion

Cette semaine, vous découvrirez l'un des concepts les plus fondamentaux de l'apprentissage par renforcement : l'apprentissage par différence temporelle (TD). L'apprentissage par différence temporelle combine certaines caractéristiques des méthodes de Monte Carlo et de programmation dynamique (PD). Les méthodes TD sont similaires aux méthodes Monte Carlo en ce qu'elles peuvent apprendre de l'interaction de l'agent avec le monde, et ne nécessitent pas la connaissance du modèle. Les méthodes de TD sont similaires aux méthodes de DP dans la mesure où elles s'amorcent et peuvent donc apprendre en ligne, sans attendre la fin d'un épisode. Vous verrez comment la méthode TD peut apprendre plus efficacement que la méthode Monte Carlo, grâce au bootstrap. Pour ce module, nous nous concentrons d'abord sur la TD pour la prédiction, et nous aborderons la TD pour le contrôle dans le module suivant. Cette semaine, vous mettrez en œuvre la TD pour estimer la fonction de valeur pour une politique fixe, dans un domaine simulé.

Inclus

6 vidéos2 lectures1 devoir1 devoir de programmation1 sujet de discussion

Cette semaine, vous apprendrez à utiliser l'apprentissage par différence temporelle pour le contrôle, en tant que stratégie d'itération de politique généralisée. Vous verrez trois algorithmes différents basés sur le bootstrapping et les équations de Bellman pour le contrôle : Sarsa, Q-learning et Expected Sarsa. Vous verrez certaines des différences entre les méthodes pour le contrôle avec et sans politique, et que Expected Sarsa est un algorithme unifié pour les deux. Vous mettrez en œuvre Expected Sarsa et Q-learning, sur Cliff World.

Inclus

9 vidéos3 lectures1 devoir1 devoir de programmation1 sujet de discussion

Jusqu'à présent, vous pouviez penser que l'apprentissage avec et sans modèle constituait deux stratégies distinctes et, d'une certaine manière, concurrentes : la planification avec la programmation dynamique et l'apprentissage basé sur l'échantillonnage via les méthodes de TD. Cette semaine, nous unifions ces deux stratégies avec l'architecture Dyna. Vous apprendrez à estimer le modèle à partir des données, puis à utiliser ce modèle pour générer une expérience hypothétique (un peu comme dans un rêve) afin d'améliorer considérablement l'efficacité de l'échantillonnage par rapport aux méthodes basées sur l'échantillonnage telles que l'apprentissage Q. En outre, vous apprendrez à concevoir des systèmes d'apprentissage robustes aux modèles imprécis.

Inclus

11 vidéos4 lectures2 devoirs1 devoir de programmation1 sujet de discussion

Instructeurs

Évaluations de l’enseignant
4.7 (216 évaluations)
Martha White
University of Alberta
4 Cours99 236 apprenants
Adam White
University of Alberta
4 Cours99 236 apprenants

Offert par

University of Alberta

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Felipe M.
Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
Jennifer J.
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’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
Larry W.
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’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’
Chaitanya A.
’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’

Avis des étudiants

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1 229 avis

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IK
4

Révisé le 20 mai 2020

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Révisé le 15 oct. 2019

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Révisé le 29 juin 2020

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