Обучение с подкреплением - технология, которая становится все более популярной в последнее время. Это связано с переходом алгоритмов обучения с подкреплением на нейросетевые подходы. В вебинаре "Введение в обучение с подкреплением с MATLAB" мы рассмотрели базовые принципы этого перехода.


Обучение с подкреплением — область исследований, которая была создана для решения задач оптимального управления, в связи с развитием и применением методов глубокого обучения приобретающая все большую популярность в последнее время. 

Применение подхода глубокого обучения к этой области исследований позволяет решать задачи, которые раньше считались неразрешимыми. 

Алгоритмы из этой области применяются во многих отраслях науки и техники, где используются сложные системы принятия решений и классические алгоритмы не находят оптимальных решений или находят их за неприемлемо большой промежуток времени, таких как:

  • Робототехника;
  • Беспилотные автомобили;
  • Оптимальное управление; 
  • Маркетинг; 
  • Финансы (трейдинг). 

Данный вебинар посвящён введению в тему обучения с подкреплением. Мы рассмотрим общий подход в этой области исследований, а для того, чтобы материал был доступен и понятен — продемонстрируем несколько примеров применения алгоритмов обучения с подкреплением. 

Основные темы вебинара: 

  • Что такое обучение с подкреплением;
  •  Общий рабочий процесс обучения с подкреплением;
  • Терминология области исследований; 
  • Создание MATLAB/Simulink среды (Environment); 
  • Определение политики и функции стоимости (policy and value function); 
  • Создание агента (agent); 
  • Обучение и валидация агента; 
  • Генерация кода. 

Вебинар будет полезен для специалистов в следующих областях: 

  • Системы управления; 
  • Анализ данных; 
  • Финансовая аналитика; 
  • Разработка систем принятия решений в ситуациях большой неопределенности.

По ссылке вы можете скачать файлы и ссылки на примеры к документации, которые использовались в вебинаре. В ближайшее время мы начнем цикл роликов по обучению с подкреплением, чтобы более плотно раскрыть эту тематику.

${message}

${message}