Advanced AI: Deep Reinforcement Learning in Python ( Update )

**Vasquez** · 24 enero 2019, 14:20

Advanced AI: Deep Reinforcement Learning in Python
MP4 | Video: 1280x720 | Duration: 8.5 Hours | 1.8 GB | Subtitles: VTT
Author: Lazy Programmer Inc | Language: English | Skill level: All Levels

Si Usted ha tomado mi primera reinforcement learning Clase, entonces Usted sabe que reinforcement learning en el bleeding edge, de lo que podemos hacer con el AI. En particular, la Combinación de aprendizaje Profundo con reinforcement learning ha llevado AlphaGo vencer a los campeones del mundo en la Estrategia De Juego del Go, que en sí mismo de Coches en movimiento, y esto ha provocado, Máquinas, jugar Videojuegos sobrehumana de Nivel

Este Curso es todo acerca de la Aplicación de deep learning y Redes neuronales, reinforcement learning.
Si Usted ha tomado mi primera reinforcement learning Clase, entonces Usted sabe que reinforcement learning en el bleeding edge, de lo que podemos hacer con el AI. En particular, la Combinación de aprendizaje Profundo con reinforcement learning ha llevado AlphaGo vencer a los campeones del mundo en la Estrategia De Juego del Go, que en sí mismo de Coches en movimiento, y esto ha provocado, Máquinas, jugar Videojuegos sobrehumana de Nivel.
Reinforcement learning, existen desde los Años 70, pero nada de esto hubiera sido posible, hasta ahora. El Mundo está cambiando a un Ritmo muy rápido. El Estado de California se modifique Sus Disposiciones, por lo que el self-driving car las Empresas pueden probar Sus Coches sin un Hombre en el Coche para supervisar.
Hemos visto que reinforcement learning es un Tipo completamente diferente de la Máquina, el aprendizaje supervisado y unüberwachtes aprender. Supervisado y unüberwachtes de aprendizaje de algoritmos para el Análisis y Predicción de los Datos, Considerando que reinforcement learning a través de la Formación de un Agente para Interactuar con el medio Ambiente y la Maximización de la rentabilidad. A Diferencia filtrada y unüberwachtes algoritmos de aprendizaje, reinforcement learning Agentes tienen un Impulso quieren para lograr un Objetivo.
Este es uno de esos fascinante Perspectiva, puede incluso ser auditado y / unüberwachtes de aprendizaje y "data science" parecen aburridos, en Retrospectiva. ¿Por qué entrenar una Red neuronal para aprender acerca de los Datos en una Base de datos, cuando Se entrena una Red neuronal para la Interacción con el Mundo real? Durante profundamente reinforcement learning y AI tiene un gran Potencial, también en la ampliación de Riesgo.

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