
Praktyczne szkolenia na żywo z Reinforcement Learning. Reinforcement Learning, czyli uczenie przez wzmacnianie jest dziedziną uczenia maszynowego. Ma miejsce, gdy komputer wykonuje zadanie metodą prób i błędów w dynamicznym środowisku ucząc się poprawnej odpowiedzi. Kursy obejmują między innymi stworzenie środowiska, agenta i zdefiniowanie nagrody, a także uczenie nadzorowane, nienadzorowane i przez wzmacnianie. Produktem szkolenia ma być trenowanie agenta i wdrożenie rozwiązań.
Szkolenie Reinforcement Learning jest dostępne jako "szkolenie stacjonarne" lub "szkolenie online na żywo".
Szkolenie stacjonarne może odbywać się lokalnie w siedzibie klienta w Polsce lub w ośrodkach szkoleniowych NobleProg w Polsce. Zdalne szkolenie online odbywa się za pomocą interaktywnego, zdalnego pulpitu DaDesktop .
NobleProg -- Twój lokalny dostawca szkoleń.
Opinie uczestników
Dodatkowe informacje na temat problemów i niedoskonałości narzędzia.
Slawomir Gubala - Tech-Com sp. z o.o.
Szkolenie: OptaPlanner in Practice
Sposób prowadzenia i dobry sposób przekazywania wiedzy.
Tech-Com sp. z o.o.
Szkolenie: OptaPlanner in Practice
Przykłady z życia oraz praktyczne podejście do tematu.
Damian Pierończyk - Tech-Com sp. z o.o.
Szkolenie: OptaPlanner in Practice
Chciałbym wyjaśnić przykład.
AUO友达光电(苏州)有限公司
Szkolenie: OptaPlanner in Practice
Machine Translated
Informacja
Amr Alaa - FAB banak Egypt
Szkolenie: Introduction to Data Science and AI (using Python)
Machine Translated
Nauka nowego języka.
FAB banak Egypt
Szkolenie: Introduction to Data Science and AI (using Python)
Machine Translated
Prezentacja przedmiotu Czas wiedza
Aly Saleh - FAB banak Egypt
Szkolenie: Introduction to Data Science and AI (using Python)
Machine Translated
Pomocny i dobry dźwięk .. Interactive
Ahmed El Kholy - FAB banak Egypt
Szkolenie: Introduction to Data Science and AI (using Python)
Machine Translated
Ahmed był bardzo interaktywny i nie miał nic przeciwko, odpowiadając na wszelkie pytania prezentacji i płynny przepływ kursu
Mohamed Ghowaiba - FAB banak Egypt
Szkolenie: Introduction to Data Science and AI (using Python)
Machine Translated
Kurs jest bardzo interesujący, że główne ostrości w nowday
mohamed taher - FAB banak Egypt
Szkolenie: Introduction to Data Science and AI (using Python)
Machine Translated
Dyskusje w celu poszerzenia naszych horyzontów
FAB banak Egypt
Szkolenie: Introduction to Data Science and AI (using Python)
Machine Translated
Plany szkoleń z technologii Reinforcement Learning
To szkolenie na żywo prowadzone przez instruktora (online lub on-site) jest skierowane do naukowców danych, którzy chcą stworzyć i wdrożyć system, zdolny do podejmowania decyzji i rozwiązywania problemów w świecie rzeczywistym w organizacji.
Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:
Zrozum relacje i różnice między Reinforcement Learning i uczenia się maszynowego, głębokiego uczenia się, nadzorowanego i niekontrolowanego uczenia się. Analiza problemu w świecie rzeczywistym i ponowne zdefiniowanie go jako Reinforcement Learning problemu. Wdrożenie rozwiązania problemu w świecie rzeczywistym za pomocą Reinforcement Learning. Zrozum różne algorytmy dostępne w Reinforcement Learning i wybierz najbardziej odpowiedni dla problemu w ręku.
Format kursu
Interaktywne wykłady i dyskusje. Dużo ćwiczeń i praktyk. Wdrażanie rąk w środowisku Live-Lab.
Opcje dostosowania kursu
Aby poprosić o dostosowane szkolenie dla tego kursu, prosimy o kontakt, aby zorganizować.
To szkolenie na żywo prowadzone przez instruktora (online lub on-site) jest skierowane do naukowców danych, którzy chcą przejść poza tradycyjne podejścia do uczenia się maszynowego, aby nauczyć program komputerowy do wykrywania rzeczy (rozwiązywania problemów) bez użycia etykietowanych danych i dużych zestawów danych.
Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:
Instalacja i zastosowanie bibliotek i języka programowania potrzebnych do wdrożenia Reinforcement Learning. Tworzenie agenta oprogramowania, który jest w stanie uczyć się za pośrednictwem zwrotów zamiast za pośrednictwem nadzorowanego uczenia się. Programowanie agenta do rozwiązywania problemów, w których podejmowanie decyzji jest sekwencyjne i końcowe. Zastosuj wiedzę do projektowania oprogramowania, które może się uczyć w sposób podobny do sposobu, w jaki ludzie się uczą.
Format kursu
Interaktywne wykłady i dyskusje. Dużo ćwiczeń i praktyk. Wdrażanie rąk w środowisku Live-Lab.
Opcje dostosowania kursu
Aby poprosić o dostosowane szkolenie dla tego kursu, prosimy o kontakt, aby zorganizować.
By the end of this training, participants will be able to build, develop, execute, and test reinforcement learning algorithms to optimize tasks and achieve maximum results.
Last Updated: