Фреймворки для обучения с подкреплением — обзор, настройка и применение // «Reinforcement Learning» скачать в хорошем качестве

Фреймворки для обучения с подкреплением — обзор, настройка и применение // «Reinforcement Learning»

Хотите быстро запускать эксперименты с агентами RL, не тратя время на ручную реализацию алгоритмов с нуля? На этом уроке вы узнаете, какие фреймворки RL существуют, в чем их особенности и как с их помощью ускорить разработку ваших проектов. 📍 Программа вебинара 1. Обзор популярных RL-фреймворков: Stable-Baselines3 FinRL CleanRL и другие Мы сравним их по удобству, поддержке алгоритмов, документации и возможностям кастомизации. 2. Настройка и запуск эксперимента с использованием одного из фреймворков (например, Stable-Baselines3 или CleanRL). 3. Интеграция с пользовательскими и стандартными окружениями (OpenAI Gym / Gymnasium): покажем, как подключать свои среды и отслеживать результаты. 👥 Кому будет полезен вебинар? ML-специалистам и инженерам, желающим ускорить разработку и отладку RL-агентов. Исследователям, изучающим влияние гиперпараметров и архитектур на поведение RL-моделей. Разработчикам игр, робототехники и автоматизации, которым важно быстро интегрировать RL в практические приложения. ✅ Что вы узнаете по итогам урока? В чем отличия фреймворков RL и как выбрать подходящий для своей задачи. Как быстро запустить готовый алгоритм (DQN, PPO, A2C и др.) на типовом или кастомном окружении. Как настроить логгеры, метрики, визуализацию и отслеживание экспериментов. Узнайте, как ускорить работу с Reinforcement Learning с помощью готовых инструментов — и сосредоточьтесь на экспериментах, а не на рутине! «Reinforcement Learning» - https://otus.pw/35xD/ Преподаватель: Игорь Стурейко - Teamlead, главный инженер Пройдите опрос по итогам мероприятия - https://otus.pw/4dtz/ Следите за новостями проекта: → VK: https://vk.com/otusru → Telegram: https://t.me/Otusjava → Хабр: https://otus.pw/S0nM/