Введение в обучение с подкреплением в MATLAB (reinforcement learning)

Файлы вебинара лежат здесь (требуется регистрация) https://hub.exponenta.ru/post/vebinar-vvedenie-v-obuchenie-s-podkrepleniem-s-matlab892 00:00 Введение 00:37 Что такое «Обучение с подкреплением» 11:34 Обучение с подкреплением»: базовые идеи и терминология 22:35 Q Learning 31:12 Deep Q Learning 39:00 Рабочий процесс 44:51 Заключение Обучение с подкреплением - технология, которая становится все более популярной в последнее время. Это связано с переходом алгоритмов обучения с подкреплением на нейросетевые подходы. В вебинаре "Введение в обучение с подкреплением с MATLAB" мы рассмотрели базовые принципы этого перехода. Обучение с подкреплением — область исследований, которая была создана для решения задач оптимального управления, в связи с развитием и применением методов глубокого обучения приобретающая все большую популярность в последнее время. Применение подхода глубокого обучения к этой области исследований позволяет решать задачи, которые раньше считались неразрешимыми. Алгоритмы из этой области применяются во многих отраслях науки и техники, где используются сложные системы принятия решений и классические алгоритмы не находят оптимальных решений или находят их за неприемлемо большой промежуток времени, таких как: Робототехника; Беспилотные автомобили; Оптимальное управление; Маркетинг; Финансы (трейдинг). Данный вебинар посвящён введению в тему обучения с подкреплением. Мы рассмотрим общий подход в этой области исследований, а для того, чтобы материал был доступен и понятен — продемонстрируем несколько примеров применения алгоритмов обучения с подкреплением. Основные темы вебинара: Что такое обучение с подкреплением; Общий рабочий процесс обучения с подкреплением; Терминология области исследований; Создание MATLAB/Simulink среды (Environment); Определение политики и функции стоимости (policy and value function); Создание агента (agent); Обучение и валидация агента; Генерация кода. Вебинар будет полезен для специалистов в следующих областях: Системы управления; Анализ данных; Финансовая аналитика; Разработка систем принятия решений в ситуациях большой неопределенности. По ссылке вы можете скачать файлы и ссылки на примеры к документации, которые использовались в вебинаре. В ближайшее время мы начнем цикл роликов по обучению с подкреплением, чтобы более плотно раскрыть эту тематику. https://hub.exponenta.ru/post/vebinar-vvedenie-v-obuchenie-s-podkrepleniem-s-matlab892 Все видео на тему глубокого обучения и описание https://exponenta.ru/news/deep-learning-video Подробнее о глубоком обучении https://exponenta.ru/ai Наш тренинг "Глубокое обучение в MATLAB" https://exponenta.ru/MLDL Deep Learning Toolbox https://exponenta.ru/neural-network-toolbox Подписывайтесь на наш канал, чтобы не пропустить продолжение. Мы в соцсетях: FACEBOOK ‣ https://www.facebook.com/Matlab.Russia VK ‣ https://vk.com/mathworks INSTAGRAM ‣ https://www.instagram.com/matlab_russia Telegram ‣ https://t.me/exponenta_ru #deep_learning #reinforcement_learning #обучение_с_подкреплением #глубокое_обучение #системы_управления

Видео Введение в обучение с подкреплением в MATLAB (reinforcement learning) автора ЦИТМ Экспонента