Q-Learning Dévoilé : Construire des Agents Intelligents

Aperçu

In this course, we focus on building a Q-learning agent step by step. We start with the Bellman equation and the Q-table update, then implement a basic Q-learning function.

Next, we incorporate an exploration policy (ε-greedy), and finally we demonstrate how to use the learned Q-table for decision making.

Programme

• Leçon 1 : Introduction à l'apprentissage par Q-Learning : Construire des agents intelligents
• Leçon 2 : Entraîner un agent de Q-Learning dans un environnement de type Ligne-Monde
• Leçon 3 : Utiliser les Q-Tables pour la prise de décision et l'encapsulation dans le Q-Learning

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Matières

Computer Science