آموزش ارزیابی سیاست در یادگیری تقویتی با متلب MATLAB (رایگان)

سه روش اساسی برای یادگیری در هوش مصنوعی، یادگیری نظارت‌‌‌شده (Supervised)، نظارت‌‌‌نشده (Unsupervised) و تقویتی (Reinforcement) است.در یادگیری نظارت‌‌شده شده یک سری سیگنال‌های لیبل‌دار وجود دارند و آن‌ها را به عامل نشان می‌دهیم. دسته‌بندی اشیا و پیش‌بینی شاخص بورس دو مورد از کاربردهای یادگیری نظارت‌‌شده است اما در یادگیری نظارت‌‌‌نشده (غیر نظارتی)، داده لیبل‌دار وجود ندارد و خود عامل باید الگوهای موجود در داخل داده‌ها را پیدا کند. خوشه‌بندی جزو یکی از مثال‌های مهم این حوزه است. در یادگیری تقویتی نیز داده لیبل‌دار وجود ندارد ولی عامل از طریق تعامل با محیط تجربه کسب می‌کند و یاد می‌گیرد کارهایی را انجام دهد که منجر به دریافت بیشترین پاداش در آینده شود. یادگیری تقویتی در حقیقت روش محاسباتی برای یادگیری از طریق تجربه و تعامل با محیط و همواره در تلاش برای ماکزیمم‌ کردن پاداش‌ها در بلندمدت است. به بیان دیگر، یادگیری تقویتی یک نگاشت از موقعیت به عمل است، یعنی نشان می‌دهد در هر موقعیت یا حالتی چه عملی باید انجام شود تا به هدف برسیم.در این فرادرس به بررسی آموزش ارزیابی سیاست در یادگیری تقویتی با متلب Matlab می‌پردازیم که شامل بهبود سیاست (Policy Improvement)، کدنویسی بهبود سیاست در متلب، کدنویسی تولید یک Episode از بازی با سیاست مشخص و تکرار سیاست (Policy Iteration) می‌شود.
دوره آموزش ارزیابی سیاست در یادگیری تقویتی با متلب MATLAB (رایگان) دوره‌ای با امتیاز نهایی 3 می‌باشد و توسط دوره بین که موتور جستجوی بهترین دوره‌ های آموزشی می‌باشد، تحلیل، بررسی و امتیازدهی شده است. مدت زمان این دوره 36 دقیقه می‌باشد که در فرادرس توسط امید زندی مدرس این دوره ارائه شده است. قابل توجه است که این دوره مدرک ندارد و دوره مذکور رایگان می‌باشد.
همچنین می‌توانید با کلیک بر روی دکمه شروع یادگیری به آموزشگاه ارائه‌دهنده متصل شوید و دوره آموزش ارزیابی سیاست در یادگیری تقویتی با متلب MATLAB (رایگان) را تهیه نمایید.
علاوه بر این، شما عزیزان می‌توانید همه دوره‌های مشخص نشده سراسر اینترنت را در صفحه مشخص نشده در دوره‌بین مشاهده، مقایسه و بهترین دوره از نظر کیفیت و قیمت را به آسانی انتخاب نمایید.