Reinforcement Learning Grundlagen Vertiefen

Nutzen Sie Ihre Machine-Learning-Expertise, um komplexe Entscheidungssequenzen durch Reinforcement Learning zu meistern. Entwickeln Sie praxisnahe RL-Modelle für anspruchsvolle Anwendungen in Forschung, Technik oder im Finanzsektor. * **Markov-Entscheidungsprozesse** mathematisch modellieren und formulieren * **Exploration-Exploitation-Dilemma** mit gängigen Strategien effizient lösen * **Q-Learning und Policy-Gradient-Methoden** in Code implementieren * **Belohnungsfunktionen** für komplexe Optimierungsprobleme gezielt entwerfe

2 sections · 6 lessons

Course outline

Kernkonzepte

  1. RL-Framework
  2. Bandit-Probleme
  3. Markov-Prozesse
  4. Kernkonzepte

Lösungsverfahren

  1. Bellman-Gleichungen
  2. Q-Learning
  3. Deep RL

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