Reinforcement Learning (RL) is een krachtige tak van machine learning die zich richt op het trainen van intelligente agenten door interactie met hun omgeving. In deze cursus leer je hoe agenten geleidelijk effectieve gedragingen ontdekken via trial-and-error. Beginnend met kernconcepten zoals Markov-beslissingsprocessen en multi-armed bandits, werk je verder met dynamisch programmeren, Monte Carlo-methoden en temporal difference learning.

Ontdek hoe agenten getraind kunnen worden om optimale beslissingen te nemen via trial-and-error. Verken de essentiële theorie van reinforcement learning. Doe praktische ervaring op met het opzetten en uitvoeren van een Gymnasium-omgeving.

Beheers de exploratie-exploitatie-afweging via het multi-armed bandit probleem. Implementeer actie-waarde schatting, ε-greedy, upper confidence bound en gradient-bandit methoden. Evalueer de prestaties van algoritmen op gesimuleerde beloningsmaximalisatietaken.

Beheers dynamisch programmeren voor modelgebaseerde RL. Ontdek hoe Bellman-vergelijkingen kunnen worden gebruikt om beleid te evalueren en te verbeteren. Implementeer algoritmen voor beleid- en waarde-iteratie. Verken gegeneraliseerde beleid-iteratie als het theoretische fundament voor modelvrije methoden.

Beheers Monte Carlo-methoden voor modelvrije RL. Waarde-functies schatten en optimale beleidslijnen afleiden uit volledige episodes. Implementatie van on-policy en off-policy Monte Carlo-controle-algoritmen. Ontdek verkenningsstrategieën om modelvrij leren te optimaliseren.

Beheers tijdverschil leren voor modelvrije RL. Waarde-functies schatten uit gedeeltelijke episodes met behulp van TD(0)-updates. Implementeer on-policy SARSA- en off-policy Q-Learning-algoritmen. Ontdek hoe Monte Carlo-methoden en TD-leren worden gecombineerd in n-staps TD en TD(λ).

Uitdaging: Monte Carlo-Methoden

Uitdaging

Uitdaging: Monte Carlo-Methoden

Uitdaging