У нас вы можете посмотреть бесплатно Clean Python Setup for Reinforcement Learning with uv или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:
Если кнопки скачивания не
загрузились
НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием видео, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу
страницы.
Спасибо за использование сервиса ClipSaver.ru
Before training reinforcement learning agents, we set up a clean and reliable Python environment using uv. This ensures consistent dependencies, fewer setup issues, and a smooth workflow for experimenting with RL algorithms. Once the environment is ready, we tackle the Human Lunar Lander Benchmark. By manually controlling the Lunar Lander in the Gymnasium environment, you’ll experience firsthand how difficult the task is-balancing orientation, velocity, and timing at the same time. This human baseline helps build intuition before letting an RL agent learn the task. 0:00 Intro 1:03 Why Dependency Management Matters 2:28 Set Up Environment & Install Dependencies Using uv 8:12 Human Lunar Lander Benchmark 📘 Full Course: https://www.edreate.com/courses/deep-... 📓 Environment Setup: https://www.edreate.com/courses/deep-... 🚀 Human Benchmark Code: https://github.com/edreate/Reinforcem... Discord Server: / discord #ReinforcementLearningCourse #ReinforcementLearningTutorial #uv-python-setup #LunarLander #DeepRL #Python #edreate