【強化学習】ロボットの最適ルートを決める実装を通じ、強化学習のアルゴリズム(Q学習)を理解しよう



【強化学習】ロボットの最適ルートを決める実装を通じ、強化学習のアルゴリズム(Q学習)を理解しよう

Rating 4.15 out of 5 (124 ratings in Udemy)


What you'll learn
  • 強化学習の概要について
  • Q学習のアルゴリズムについて
  • ベルマン方程式の概要
  • マルコフ決定過程の概要
  • 報酬や状態といった強化学習において使われる用語の概要

Description

本講座は、強化学習において使われるQ学習というアルゴリズムをイメージを使って学ぶための講座です。


強化学習の概要から、Q学習を理解する上で必要な項目を順番に分かりやすく説明していきます。


強化学習に対する事前知識は必要ありません。


なお、本講義は世界で130万人以上の受講生を誇るSuperdataScienceチームが作成したAI for Businessの中から、チャプター1のQ学習のレクチャーを日本向けに再収録したものです。


強化学習を理解する上で本講座をぜひともお役立て下さい。


Duration 1 Hours 58 Minutes
Free

Self paced

Beginner Level

Japanese

1217

Rating 4.15 out of 5 (124 ratings in Udemy)

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