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深層強化学習の概要
Hugging FaceとのDeep Reinforcement Learningクラスの第1章 ⚠️ この記事の新しい更新版はこちらでご覧いただけます 👉 https://huggingface.co/deep-rl-course/unit1/introduction この記事はDeep Reinforcement Learningクラスの一部です。初心者からエキスパートまでの無料コースです。シラバスはこちらをご確認ください。 ⚠️ この記事の新しい更新版はこちらでご覧いただけます 👉 https://huggingface.co/deep-rl-course/unit1/introduction この記事はDeep Reinforcement Learningクラスの一部です。初心者からエキスパートまでの無料コースです。シラバスはこちらをご確認ください。 人工知能の最も魅力的なトピックへようこそ: Deep Reinforcement Learning(深層強化学習) Deep RLは、エージェントが行動を実行し、結果を観察することで、環境内でどのように振る舞うかを学習する機械学習の一種です。…
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ディープ強化学習クラスのユニット2、パート2(Hugging Faceと共に) ⚠️ この記事の新しい更新版はこちらで入手できます 👉 https://huggingface.co/deep-rl-course/unit1/introduction この記事はディープ強化学習クラスの一部です。初心者からエキスパートまでの無料コースです。シラバスはこちらをご確認ください。 ⚠️ この記事の新しい更新版はこちらで入手できます 👉 https://huggingface.co/deep-rl-course/unit1/introduction この記事はディープ強化学習クラスの一部です。初心者からエキスパートまでの無料コースです。シラバスはこちらをご確認ください。 このユニットの第1部では、価値ベースの手法とモンテカルロ法と時差学習の違いについて学びました。 したがって、第2部では、Q-Learningを学び、スクラッチから最初のRLエージェントであるQ-Learningエージェントを実装し、2つの環境でトレーニングします: 凍った湖 v1 ❄️:エージェントは凍ったタイル(F)の上を歩き、穴(H)を避けて、開始状態(S)からゴール状態(G)に移動する必要があります。 自律運転タクシー 🚕:エージェントは都市をナビゲートし、乗客を地点Aから地点Bに輸送する必要があります。 このユニットは、ディープQ-Learning(ユニット3)で作業を行うためには基礎となるものです。 では、始めましょう! 🚀 Q-Learningの紹介 Q-Learningとは?…
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