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Reinforcement Learning

Bestärkendes Lernen oder verstärkendes Lernen steht für eine Reihe von Methoden
des maschinellen Lernens, bei denen ein Software-Agent selbständig eine Strategie erlernt,
um erhaltene Belohnungen zu maximieren.

KnowHow vorhanden
Kompetenzen ausbauen
Erwerben neuer Kenntnisse ist nötig
1. Grundlagen des maschinellen Lernens: Verständnis der grundlegenden Konzepte und Prinzipien des maschinellen Lernens. Dropdown icon
2. Python-Programmierung: Kenntnisse in der Programmiersprache Python, die häufig für maschinelles Lernen verwendet wird. Dropdown icon
3. Reinforcement Learning: Verständnis der Konzepte und Techniken des verstärkenden Lernens. Dropdown icon
4. Markov-Entscheidungsprozesse (MDPs): Kenntnisse in der Modellierung von Problemen als MDPs. Dropdown icon
5. Q-Learning: Verständnis und Implementierung des Q-Learning-Algorithmus. Dropdown icon
6. Deep Q-Networks (DQNs): Anwendung von DQNs zur Lösung komplexer Probleme. Dropdown icon
7. Policy-Gradient-Methoden: Kenntnisse in der Anwendung von Policy-Gradient-Algorithmen. Dropdown icon
8. Actor-Critic-Methoden: Verständnis und Implementierung von Actor-Critic-Algorithmen. Dropdown icon
9. Monte-Carlo-Methoden: Anwendung von Monte-Carlo-Methoden im Reinforcement Learning. Dropdown icon
10. Temporal-Difference-Learning: Kenntnisse in Temporal-Difference-Learning-Techniken. Dropdown icon
11. Exploration vs. Exploitation: Strategien zur Balance zwischen Exploration und Ausnutzung. Dropdown icon
12. Belohnungsfunktionen: Gestaltung und Optimierung von Belohnungsfunktionen. Dropdown icon
13. Neuronale Netze: Anwendung von neuronalen Netzen im Reinforcement Learning. Dropdown icon
14. TensorFlow und PyTorch: Kenntnisse in der Nutzung von TensorFlow und PyTorch für Reinforcement Learning. Dropdown icon
15. OpenAI Gym: Nutzung von OpenAI Gym zur Entwicklung und Testung von Reinforcement-Learning-Algorithmen. Dropdown icon
16. Hyperparameter-Tuning: Optimierung der Hyperparameter von Reinforcement-Learning-Modellen. Dropdown icon
17. Modellbewertung: Techniken zur Bewertung der Leistung von Reinforcement-Learning-Modellen. Dropdown icon
18. Datenvorverarbeitung: Techniken zur Vorbereitung von Daten für das Training von Modellen. Dropdown icon
19. Dokumentation: Erstellung und Pflege von Dokumentationen für Modelle und Code. Dropdown icon
20. Kontinuierliches Lernen: Bereitschaft, sich kontinuierlich über neue Entwicklungen und Best Practices im Bereich Reinforcement Learning zu informieren. Dropdown icon

Vers.: 1.1 Revision: 4 Build: 05

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