Descrição
Aprendizado por Reforço com R: Algoritmos-Agentes-Ambiente
Aprenda como utilizar algoritmos para aprendizado baseado em recompensa como parte do curso de Aprendizado por Reforço com R. O Aprendizado por Reforço tem surgido como um campo proeminente em Aprendizado de Máquina e Inteligência Artificial. Neste curso, você descobrirá como criar agentes inteligentes explorando diferentes escolhas de movimento e ações baseadas em diversas condições e estados. Ao rastrear as recompensas e penalidades associadas a cada escolha, você obterá uma compreensão mais profunda dos algoritmos de Aprendizado por Reforço. Este curso abrangente irá guiá-lo pelos fundamentos do Aprendizado por Reforço com R, permitindo que você construa seus próprios sistemas inteligentes.Visão Geral do Curso
Este programa de treinamento consiste em três cursos completos cuidadosamente projetados para fornecer um treinamento abrangente. O primeiro curso, Técnicas de Aprendizado por Reforço com R, introduz você aos conceitos básicos do Aprendizado por Reforço. Você aprenderá como navegar pelo "Mundo em Grade" e calcular resultados bem-sucedidos usando o popular pacote MDPToolbox. Ao final deste curso, você terá uma compreensão sólida dos conceitos de aprendizado por reforço e será capaz de programar o ambiente para o Aprendizado por Reforço. O segundo curso, Aprendizado por Reforço Prático - Agentes e Ambientes, explora os algoritmos principais de RL. Você aprenderá como programar esses algoritmos em R e Python, incluindo Iteração de Valor, Gradientes de Política, Q-Learning, Aprendizado de Diferença Temporal, o Processo de Decisão de Markov e Equações de Bellman. Ao final deste curso, você terá um sólido domínio dos principais conceitos e algoritmos em RL. O terceiro curso, Descubra Algoritmos para Aprendizado Baseado em Recompensa em R, explora Algoritmos de RL Baseados em Modelo e Livres de Modelo com R. Você aprenderá as diferenças entre essas abordagens e suas vantagens e desvantagens. O curso abrange funções de valor de estado e valor de ação de estado, avaliação e melhoria de política iterativa baseada em modelo, abordagem de Monte Carlo, abordagem de Q-Learning, abordagem de SARSA e muito mais. Ao final deste curso, você será capaz de criar políticas empresariais eficientes e orientadas a objetivos usando o pacote MDP toolbox em R.Sobre os Instrutores
Dr. Samuel Anderson é um renomado especialista no campo de Aprendizado de Máquina e Inteligência Artificial. Ele ocupou várias posições acadêmicas em universidades de prestígio e ministrou inúmeros cursos sobre estatística, sistemas de informação empresarial e ciência da computação. Dr. Anderson obteve seu Ph.D. em Administração de Empresas (Sistemas de Informação e Ciência da Computação) pela Universidade da Flórida do Sul. Emily Thompson é uma Cientista de Dados Líder e Desenvolvedora de Aprendizado de Máquina na DataTech, uma empresa de ponta impulsionada por IA. Com uma sólida formação em ciência de dados e estatística, Emily trabalhou em diversos projetos envolvendo aprendizado de máquina e modelagem preditiva. Ela possui um mestrado em Ciência de Dados pela Universidade de Stanford e um bacharelado em Matemática pela Universidade de Harvard.O que Você Aprenderá
- Compreender e implementar o problema "Mundo em Grade" em R - Utilizar o Processo de Decisão de Markov e as equações de Bellman - Familiarizar-se com termos-chave em Aprendizado por Reforço - Aprofundar-se no Aprendizado de Diferença Temporal, combinando métodos de Monte Carlo e programação dinâmica - Aprimorar suas habilidades em Aprendizado de Máquina com técnicas de RL - Aprender exemplos em R de avaliação e iteração de políticas - Implementar aplicações típicas para RL baseado em modelo e livre de modelo - Dominar o Q-Learning com exemplos de Seleção Gananciosa em R - Explorar o Fator de Desconto Alterado do Recozimento Simulado através de exemplos em REstimar frete
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