Lý thuyết cốt lõi của học tăng cường dễ hiểu

Tại sao bạn nên học phương pháp học tăng cường ngay bây giờ 😆

Nói một cách đơn giản, học tăng cường đề cập đến việc một chương trình máy tính học cách thực hiện các hành động cần thiết trong một tình huống nhất định . Nó có thể được hiểu là một loại hình học máy có thể dễ dàng giải quyết các vấn đề ra quyết định khó khăn. Học tăng cường là một trong những khía cạnh thiết yếu nhất của việc ra quyết định AI, cho phép máy móc thiết kế các chương trình tương tác với nhau và đạt được kết quả tối ưu.

Nhưng mà khó quá. Khó quá. Khó quá 😱

Mặc dù chúng ta mong muốn nghiên cứu học tăng cường, nhưng việc tự nghiên cứu nó lại vô cùng khó khăn. Dưới đây là hai lý do chính:

• Thật khó để hiểu được các nguyên tắc có trong các công thức học tăng cường mang tính đại diện.
• Nhiều khái niệm khác nhau được kết hợp trong một thuật toán, chẳng hạn như TD so với MC, Dựa trên giá trị so với Dựa trên chính sách, v.v.

Ngay cả khi bạn có nền tảng vững chắc, tốc độ học tập của bạn vẫn sẽ được tăng tốc 🔥

Nếu bạn đang học về học tăng cường, bạn có thể mơ ước về những bài báo khoa học tiên tiến và những bài demo ấn tượng. Tuy nhiên, trong tương lai xa hơn, bạn cần nắm vững những kiến thức cơ bản về học tăng cường. Khóa học này sẽ cung cấp cho bạn sự hiểu biết sâu sắc về các khái niệm cơ bản của học tăng cường và giúp bạn đạt được những mục tiêu sau:

Bài giảng của tôi có gì đặc biệt 😗

• Chỉ cần chọn ra từng khái niệm cốt lõi của học tăng cường!
  Máy đánh bạc nhiều tay, quy trình quyết định Markov, lập trình động, phương pháp Monte Carlo, v.v.
  Chúng tôi sẽ dạy bạn những khái niệm cốt lõi cần thiết cho phương pháp học tăng cường từ những điều cơ bản.
  
  
• Hiểu rõ kỹ thuật học tăng cường nào cần sử dụng cho một vấn đề cụ thể!
  Không chỉ dừng lại ở việc biết lý thuyết. Bạn sẽ được trải nghiệm quá trình thực hành thực tế cùng tôi.
  Bạn sẽ có thể hiểu một cách trực quan cách phản ứng trong những tình huống nhất định.
  
  
• Thể hiện các khái niệm thông qua nhiều hoạt động khác nhau!
  Sau khi học lý thuyết cơ bản, bạn có thể áp dụng ngay những gì đã học thông qua thực hành.
  Hãy để tôi giúp bạn biến nó thành của bạn.

Những gì bạn sẽ học được trong bài giảng này 😝

Cơ bản về học tăng cường

Tìm hiểu về lý thuyết và khuôn khổ cơ bản của học tăng cường và khám phá các khái niệm cơ bản liên quan đến hệ thống phần thưởng AI, chẳng hạn như máy đánh bạc nhiều tay, trạng thái Markov, phần thưởng và chuyển đổi trạng thái.

lập trình động

Dựa trên quy trình quyết định Markov đã học trước đó, chúng ta sẽ tìm hiểu về định nghĩa và ứng dụng của lập trình động.

Phương pháp Monte Carlo

Tìm hiểu các khái niệm cơ bản của phương pháp Monte Carlo, được sử dụng khi các giá trị bạn muốn tính toán phức tạp.

Học theo thời gian thực

Chúng ta sẽ khám phá các khái niệm cơ bản về học tập theo thời gian, một hình thức học tập trực tiếp từ kinh nghiệm học tập trong thế giới thực, so sánh trực tiếp với phương pháp Monte Carlo và xem phương pháp này có thể áp dụng trong những tình huống nào.

Học tăng cường dựa trên mô hình

Tìm hiểu về khái niệm mô hình trong học máy, khám phá lý thuyết học tăng cường dựa trên bảng và mô hình và tự mình thực hành.

Học tăng cường dựa trên chính sách

Tìm hiểu về học tăng cường dựa trên chính sách, phương pháp này lựa chọn hành động dựa trên trạng thái thay vì xác định hành động dựa trên hàm giá trị.

Tôi là kiểu người như thế này 😝

Trước khi tham dự buổi thuyết trình, vui lòng kiểm tra trước bất kỳ câu hỏi nào bạn có thể có! 😝

Bạn có tình cờ học khóa học này không? ✨

Bài giảng về Học máy của Chris Song, Người chia sẻ kiến thức

1. Thực hành Kỹ sư Học máy