Advanced ML Course - Reinforcement learning - Lesson 9 -Multiple Environments :: part two.
CartPole-v1
Pendulum-v1
LunarLander-v2
Acrobot-v1
BipedalWalker-v3
Using Machine Learning :: Proximal Policy Optimization (PPO)
Q-Learning algorithm is a model-free, off-policy reinforcement learning that will find the best course of action, given the current state of the agent. Depending on where the agent is in the environment, it will decide the next action to be taken.
Reinforcement learning is a machine learning training method based on rewarding desired behaviors and/or punishing undesired ones. In general, a reinforcement learning agent is able to perceive and interpret its environment, take actions and learn through trial and error.
we can say that "Reinforcement learning is a type of machine learning method where an intelligent agent (computer program) interacts with the environment and learns to act within that." How a Robotic dog learns the movement of his arms is an example of Reinforcement learning.
Reinforcement learning is an area of machine learning concerned with how intelligent agents ought to take actions in an environment in order to maximize the notion of cumulative reward. Reinforcement learning is one of three basic machine learning paradigms, alongside supervised learning and unsupervised learning.
Artificial intelligence (AI) is the ability of a computer or a robot controlled by a computer to do tasks that are usually done by humans because they require human intelligence and discernment.
Swig for rendering :
https://sourceforge.net/projects/swig/files/swigwin/swigwin-4.0.2/swigwin-4.0.2.zip/download?use_mirror=ixpeering
دورة متقدمة - التعليم المعزز - الدرس التاسع - مجموعة من التطبيقات - الجزء الثاني
سير روبوت - ذو الأقدام
النواس - رقاص الساعة - بندول الساعة
هبوط المركبة الفضائية
موازنة العمود على عربة
العصا ذو المفاصل
خوارزمية كيو ليرنينع هي عبارة عن تعلم معزز خالٍ من النماذج وخارج السياسة والذي سيجد أفضل مسار للعمل ، بالنظر إلى الحالة الحالية للوكيل. اعتمادًا على مكان وجود الوكيل في البيئة ، سيقرر الإجراء التالي الذي يتعين اتخاذه.
التعلم المعزز هو طريقة تدريب على التعلم الآلي تعتمد على مكافأة السلوكيات المرغوبة و / أو معاقبة السلوكيات غير المرغوب فيها. بشكل عام ، يكون عامل التعلم المعزز قادرًا على إدراك وتفسير بيئته ، واتخاذ الإجراءات والتعلم من خلال التجربة والخطأ.
يمكننا القول أن "التعلم المعزز هو نوع من أساليب التعلم الآلي حيث يتفاعل الوكيل الذكي (برنامج الكمبيوتر) مع البيئة ويتعلم التصرف ضمن ذلك." كيف يتعلم الكلب الآلي حركة ذراعيه هو مثال على التعلم المعزز.
التعلم المعزز هو مجال من مجالات التعلم الآلي يهتم بكيفية قيام الوكلاء الأذكياء باتخاذ إجراءات في بيئة ما من أجل تعظيم فكرة المكافأة التراكمية. يعد التعلم المعزز واحدًا من ثلاثة نماذج أساسية للتعلم الآلي ، جنبًا إلى جنب مع التعلم الخاضع للإشراف والتعلم غير الخاضع للإشراف.
الذكاء الاصطناعي هو قدرة الكمبيوتر أو الروبوت الذي يتحكم فيه الكمبيوتر على القيام بالمهام التي عادة ما يقوم بها البشر لأنها تتطلب ذكاءً وتمييزًا بشريين.
تحميل المكتبة الداعمة للمحاكي :
https://sourceforge.net/projects/swig/files/swigwin/swigwin-4.0.2/swigwin-4.0.2.zip/download?use_mirror=ixpeering