ยินดีด้วย!
Reinforcement Learning with Gymnasium ใน Python
Fouad Trad
Machine Learning Engineer
บทที่ 1
บทนำสู่ Reinforcement Learning
พื้นฐาน RL
กรอบแนวคิด RL
Gymnasium
บทที่ 2
การเรียนรู้แบบอิงโมเดล (Model-based Learning)
Markov Decision Process
Policy และ Value Function
Policy Iteration, Value Iteration
บทที่ 3
การเรียนรู้แบบไม่อิงโมเดล (Model-Free Learning)
Monte Carlo Methods
Temporal Difference Learning
SARSA
Q-learning
บทที่ 4
กลยุทธ์ขั้นสูงใน Model-Free RL
Expected SARSA
Double Q-learning
Exploration-Exploitation
Multi-Armed Bandits
ขั้นตอนถัดไป
เจาะลึกหัวข้อ RL ขั้นสูง
Deep RL
สำรวจ Environment ที่ซับซ้อนยิ่งขึ้น
สร้าง Environment ของตัวเอง
ยินดีด้วย!
Reinforcement Learning with Gymnasium ใน Python
Preparing Video For Download...