#10. Обучение с подкреплением или как загнать машину на гору | Генетические алгоритмы на Python
Решается задача заезда машины на холм с помощью генетического алгоритма, используя принцип обучения с подкреплением. Введение в пакет OpenAI Gym и использование окружения MountainCar-v0. Рассматриваются методы: make(), reset(), step(), render() и close(). Телеграм-канал: https://t.me/machine_learning_selfedu Инфо-сайт: https://proproprogs.ru/ga ga_10.zip: https://github.com/selfedu-rus/geneti... OpenAI Gym: https://gym.openai.com/docs/ DEAP: https://deap.readthedocs.io/en/master/
▶︎
#11. Не дай шесту упасть или как нейросеть держит баланс | Генетические алгоритмы на Python
▶︎
#5. Обзор методов отбора, скрещивания и мутации | Генетические алгоритмы на Python
▶︎
#3. DEAP - пакет для создания генетических алгоритмов | Генетические алгоритмы на Python
▶︎
Обратное распространение ошибки
▶︎
Прикладное машинное обучение 7. Intro to Reinforcement Learning
▶︎
Машинное обучение и нейронные сети для торговли на бирже (ML&AI Trading on stock markets)
▶︎
Алгоритм DQN — учим нейросети принимать решения // Демо-занятие курса «Reinforcement Learning»
▶︎
#2. Делаем генетический алгоритм для задачи OneMax | Генетические алгоритмы на Python
▶︎
Создаем нейронную сеть на Keras с нуля ➤ Искусственный интеллект на Python.
▶︎
Самое простое объяснение нейросети
▶︎
Твоя ПЕРВАЯ НЕЙРОСЕТЬ на Python с нуля! | За 10 минут :3
▶︎
Машинное обучение в трейдинге / ML trading / Open AI Reinforcement Learning Gymnasium
▶︎
На что способен один искусственный нейрон | Написал искусственный нейрон на C# с нуля.
▶︎
Основные алгоритмы в обучении с подкреплением //Демо-занятие курса «Reinforcement Learning»
▶︎
Лекция 7 | Обучение без учителя | Машинное обучение
▶︎
Как AI учится играть в игры? Лекция 1 по обучению с подкреплением.
▶︎
Искусственный интеллект в трейдинге. Обучение с подкреплением в торговле
▶︎
Лекция №1
▶︎
Игорь Котенков - RLHF Intro: from Zero to Aligned Intelligent Systems
▶︎