Descrição
Aprendizado por Reforço com Python
Aprenda sobre interação com o ambiente, agentes, Q-learning, Monte Carlo e Deep Q-Network
Atenção: Para acessar os cursos da ITtensive no Udemy, por favor envie um email para support@ittensive.com com o nome do curso ou grupo de cursos que você gostaria de fazer. Este é o curso final do programa de Aprendizado de Máquina da ITtensive. Neste curso, exploraremos 3 tarefas de aprendizado por reforço:1. Jogo da Velha
Programaremos o ambiente, definiremos condições de vitória e treinaremos agentes simples e avançados para alcançar um empate no jogo. Usando estratégias básicas, examinaremos a equação de Bellman, Q-learning e aprendizado de perseguição. Ao implementar várias estratégias, incluindo epsilon-greedy e epsilon-greedy otimizado, compararemos sua eficácia ao jogar uns contra os outros. Projeto: Desenvolva seu próprio agente vencedor para o Jogo da Velha.2. Tarefa de Equilíbrio de Cartpole
Usando o ambiente CartPole AI Gym, aprenderemos a equilibrar um cartpole com base em dados de sensores. Estudaremos os princípios de construção de uma rede neural de aprendizado por reforço (DQN = Deep Q-Network) e a usaremos para acelerar e estabilizar o processo de aprendizado. Compararemos o treinamento do agente em processos aleatórios, aprendendo a distribuição do estado do ambiente (probabilidades anteriores e posteriores), emulando a memória de curto prazo e longo prazo do agente e abordando os desafios de aprendizado e otimização de uma rede neural totalmente conectada. Projeto: Desenvolva um DQN otimizado para equilíbrio de cartpole.3. Jogo de Blackjack
Usando o ambiente AI Gym, calcularemos movimentos ótimos no jogo de Blackjack. Utilizaremos métodos de Monte Carlo, incluindo visitas únicas e múltiplas, políticas unificadas e separadas, bem como otimização de inícios exploratórios. Visualizaremos a política comportamental ótima do agente por meio de isosuperfícies no espaço de estados. Projeto: Calcule a estratégia de jogo ótima para o Blackjack. A teoria do curso inclui: - Aprendizado de máquina e tarefas de aprendizado por reforço - Métricas de aprendizado por reforço - Trade-off entre exploração e exploração - Cadeia de Markov de processos aleatórios - Equação e princípio de Bellman - Métodos de Monte Carlo - Tabela Q e Q-learning - Estratégias epsilon-greedy - Estratégia epsilon-greedy com decaimento - Estratégia UCB - Estratégia Thompson - Criação e treinamento de Deep Q-Network - Memória de curto prazo e longo prazo - Políticas unificadas e separadas O que você aprenderá: - Aprendizado por reforço - Ambiente, agente, ações e recompensas - Estratégia aleatória e métodos de Monte Carlo - Equação de Bellman - Tabela Q e Q-learning - Estratégias epsilon-greedy - Estratégias UCB e Thompson - Deep Q-NetworkEstimar frete
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