Pobrać "Reinforcement Learning Course - Full Machine Learning Tutorial"

"videoThumbnail Reinforcement Learning Course - Full Machine Learning Tutorial

0:00

Intro

1:30

Intro to Deep Q Learning

8:56

How to Code Deep Q Learning in Tensorflow

52:03

Deep Q Learning with Pytorch Part 1: The Q Network

1:06:21

Deep Q Learning with Pytorch part 2: Coding the Agent

1:28:54

Deep Q Learning with Pytorch part

1:46:39

Intro to Policy Gradients 3: Coding the main loop

1:55:01

How to Beat Lunar Lander with Policy Gradients

2:21:32

How to Beat Space Invaders with Policy Gradients

2:34:41

How to Create Your Own Reinforcement Learning Environment Part 1

2:55:39

How to Create Your Own Reinforcement Learning Environment Part 2

3:08:20

Fundamentals of Reinforcement Learning

3:17:09

Markov Decision Processes

3:23:02

The Explore Exploit Dilemma

3:29:19

Reinforcement Learning in the Open AI Gym: SARSA

3:39:56

Reinforcement Learning in the Open AI Gym: Double Q Learning

3:54:07

Conclusion

Here's How Midjourney Works - The Medical Futurist

Here's How Midjourney Works - The Medical Futurist

Kanał: The Medical Futurist

Zeitleiste der Singularität | Künstliche Intelligenz + AGI + ASI (2023 - 2100¹⁰⁰)

Zeitleiste der Singularität | Künstliche Intelligenz + AGI + ASI (2023 - 2100¹⁰⁰)

Kanał: Nachrichten über künstliche Intelligenz

Predicting with a Neural Network explained

Predicting with a Neural Network explained

Kanał: deeplizard

Train, Test, & Validation Sets explained

Train, Test, & Validation Sets explained

Kanał: deeplizard

Installing Pytorch and Anaconda - pytorch tutorial for beginners #1

Installing Pytorch and Anaconda - pytorch tutorial for beginners #1

Kanał: iTeachAi

Learning Rate in a Neural Network explained

Learning Rate in a Neural Network explained

Kanał: deeplizard

Max Pooling in Deep Learning - Interactive Demo App

Max Pooling in Deep Learning - Interactive Demo App

Kanał: deeplizard

reinforcement learning

machine learning

machine learning course

reinforcement learning course

deep q network

deep q-learning algorithm

deep learning game

deep q learning tutorial

q-learning

deep reinforcement learning

q learning

neural network

python

pytorch

python tutorial

deep learning

reinforcement learning python

artificial intelligence

Masz już zainstalowany UDL Helper Możesz pobrać film za pomocą 1 kliknięcia!

dla

Google Chrome

Opis:

Reinforcement learning is an area of machine learning that involves taking right action to maximize reward in a particular situation. In this full tutorial course, you will get a solid foundation in reinforcement learning core topics. The course covers Q learning, SARSA, double Q learning, deep Q learning, and policy gradient methods. These algorithms are employed in a number of environments from the open AI gym, including space invaders, breakout, and others. The deep learning portion uses Tensorflow and PyTorch. The course begins with more modern algorithms, such as deep q learning and policy gradient methods, and demonstrates the power of reinforcement learning. Then the course teaches some of the fundamental concepts that power all reinforcement learning algorithms. These are illustrated by coding up some algorithms that predate deep learning, but are still foundational to the cutting edge. These are studied in some of the more traditional environments from the OpenAI gym, like the cart pole problem. 💻Code: https://github.com/philtabor/Youtube-Code-Repository/tree/master/ReinforcementLearning ⭐️ Course Contents ⭐️ ⌨️ (00:00:00) Intro ⌨️ (00:01:30) Intro to Deep Q Learning ⌨️ (00:08:56) How to Code Deep Q Learning in Tensorflow ⌨️ (00:52:03) Deep Q Learning with Pytorch Part 1: The Q Network ⌨️ (01:06:21) Deep Q Learning with Pytorch part 2: Coding the Agent ⌨️ (01:28:54) Deep Q Learning with Pytorch part ⌨️ (01:46:39) Intro to Policy Gradients 3: Coding the main loop ⌨️ (01:55:01) How to Beat Lunar Lander with Policy Gradients ⌨️ (02:21:32) How to Beat Space Invaders with Policy Gradients ⌨️ (02:34:41) How to Create Your Own Reinforcement Learning Environment Part 1 ⌨️ (02:55:39) How to Create Your Own Reinforcement Learning Environment Part 2 ⌨️ (03:08:20) Fundamentals of Reinforcement Learning ⌨️ (03:17:09) Markov Decision Processes ⌨️ (03:23:02) The Explore Exploit Dilemma ⌨️ (03:29:19) Reinforcement Learning in the Open AI Gym: SARSA ⌨️ (03:39:56) Reinforcement Learning in the Open AI Gym: Double Q Learning ⌨️ (03:54:07) Conclusion Course from Machine Learning with Phil. Check out his YouTube channel: https://www.youtube.com/channel/UC58v9cLitc8VaCjrcKyAbrw -- Learn to code for free and get a developer job: https://www.freecodecamp.org Read hundreds of articles on programming: https://medium.freecodecamp.org

Przygotowujemy opcje pobrania

Popularne

Filmy HD

Tylko dźwięk

Wszystkie formaty

* — Jeśli wideo jest odtwarzane w nowej wkładce, przejdź do niej, a następnie kliknij na wideo prawym przyciskiem myszy i wybierz " Zapisz wideo jako..."

** — Link przeznaczony do odtwarzania online w specjalistycznych odtwarzaczach

Pytania dotyczące pobierania wideo

Jak mogę pobrać "Reinforcement Learning Course - Full Machine Learning Tutorial" wideo?

Strona http://unidownloader.com/ to najlepszy sposób na pobranie wideo lub oddzielnej ścieżki audio, jeśli chcesz obejść się bez instalowania programów i rozszerzeń.
Rozszerzenie UDL Helper to wygodny przycisk, który jest płynnie zintegrowany z witrynami YouTube, Instagram i OK.ru w celu szybkiego pobierania treści.
Program UDL Client (dla Windows) to najpotężniejsze rozwiązanie, które obsługuje ponad 900 stron internetowych, sieci społecznościowych i witryn hostingowych wideo, a także dowolną jakość wideo dostępną w źródle.
UDL Lite to naprawdę wygodny sposób na dostęp do strony internetowej z urządzenia mobilnego. Z jego pomocą można łatwo pobierać filmy bezpośrednio na smartfona.

Jaki format wideo "Reinforcement Learning Course - Full Machine Learning Tutorial" powinienem wybrać?

Najlepsze formaty jakości to FullHD (1080p), 2K (1440p), 4K (2160p) i 8K (4320p). Im wyższa rozdzielczość ekranu, tym wyższa powinna być jakość wideo. Istnieją jednak inne czynniki, które należy wziąć pod uwagę: szybkość pobierania, ilość wolnego miejsca i wydajność urządzenia podczas odtwarzania.

Dlaczego mój komputer zawiesza się podczas ładowania filmu "Reinforcement Learning Course - Full Machine Learning Tutorial"?

Przeglądarka/komputer nie powinny zawieszać się całkowicie! Jeśli tak się stanie, zgłoś to, podając link do filmu. Czasami filmów nie można pobrać bezpośrednio w odpowiednim formacie, dlatego dodaliśmy możliwość konwersji pliku do żądanego formatu. W niektórych przypadkach proces ten może aktywnie wykorzystywać zasoby komputera.

Jak mogę pobrać "Reinforcement Learning Course - Full Machine Learning Tutorial" wideo na mój telefon?

Wideo można pobrać na smartfon za pomocą strony internetowej lub aplikacji PWA UDL Lite. Możliwe jest również wysłanie linku do pobrania za pomocą kodu QR przy użyciu rozszerzenia UDL Helper.

Jak mogę pobrać ścieżkę audio (muzykę) do MP3 "Reinforcement Learning Course - Full Machine Learning Tutorial"?

Najwygodniejszym sposobem jest użycie programu UDL Client, który obsługuje konwersję wideo do formatu MP3. W niektórych przypadkach MP3 można również pobrać za pomocą rozszerzenia UDL Helper.

Jak mogę zapisać klatkę z filmu "Reinforcement Learning Course - Full Machine Learning Tutorial"?

Ta funkcja jest dostępna w rozszerzeniu UDL Helper. Upewnij się, że opcja "Pokaż przycisk migawki wideo" jest zaznaczona w ustawieniach. Ikona kamery powinna pojawić się w prawym dolnym rogu odtwarzacza, po lewej stronie ikony "Ustawienia". Po jej kliknięciu bieżąca klatka z filmu zostanie zapisana na komputerze w formacie JPEG.

Jaka jest cena tego wszystkiego?

To nic nie kosztuje. Nasze usługi są całkowicie darmowe dla wszystkich użytkowników. Nie ma subskrypcji PRO, nie ma ograniczeń co do liczby lub maksymalnej długości pobieranych filmów.