У нас вы можете посмотреть бесплатно How to Solve a Basic Reinforcement Learning Example | RL Hello World 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
Useful timestamps: 0:24 Video Goal 0:50 Initial Q-Learning Explanation 7:30 Coding starts 35:10 Q&A 46:00 Agent can randomly solve maze 1:00:00 Agent scoring implemented 1:07:00 Setting up 3D visualizer 1:32:00 Detailed discussion of Q matrix, setting things up 1:52:00 Starting to set up QLearning class 2:16:00 Debugging issue in Q matrix update 2:46:00 Setting up larger mazes 3:01:11 Setting up explore vs exploit tradeoff 3:16:00 End of coding, Audience Questions and Discussion In this recorded live stream I solve a basic reinforcement learning example, what you might consider a hello world for RL. Specifically I set up and solve an arbitrary maze using the Q Learning algorithm. The example is coded in Python and is done from scratch. I know the video is long but everything is covered at a basic level and should be very accessible. SOME OF MY OTHER VIDOES: ○ Explaining RL to a baby: • Baby Learns about Artificial Intelligence ... ○ Coding on an Android: • Programming with Python and NodeJS on your... ○ Learning programming language Julia: • How to learn Julia, a new programming lang... ○ Making Python fast: • Can VSCode be a reasonable Spacemacs alter... TWITTER: / safijari #machinelearning #reinforcementlearning #ai