エントリーの編集
![loading...](https://b.st-hatena.com/bdefb8944296a0957e54cebcfefc25c4dcff9f5f/images/v4/public/common/loading@2x.gif)
エントリーの編集は全ユーザーに共通の機能です。
必ずガイドラインを一読の上ご利用ください。
強化学習入門 - Google DeepMind の David Silver 氏による強化学習コース
記事へのコメント0件
- 注目コメント
- 新着コメント
このエントリーにコメントしてみましょう。
注目コメント算出アルゴリズムの一部にLINEヤフー株式会社の「建設的コメント順位付けモデルAPI」を使用しています
![アプリのスクリーンショット](https://b.st-hatena.com/bdefb8944296a0957e54cebcfefc25c4dcff9f5f/images/v4/public/entry/app-screenshot.png)
- バナー広告なし
- ミュート機能あり
- ダークモード搭載
関連記事
強化学習入門 - Google DeepMind の David Silver 氏による強化学習コース
「無料でアクセスできる最高の強化学習のコース」と名高い、Google DeepMind / University College Lond... 「無料でアクセスできる最高の強化学習のコース」と名高い、Google DeepMind / University College London の David Silver 氏による強化学習のコース。こちらのページから、全ての講義スライドと講義ビデオが見られる。 講義1: 強化学習入門 教科書 An Introduction to Reinforcement Learning 直感的, このコースで参照 Algorithms for Reinforcement Learning 理論, 厳密 強化学習とは 様々な分野と関係 工学、機械学習、神経科学(脳の報酬システムと関係) 機械学習の3つの分類 教師あり学習、教師なし学習、強化学習 他の機械学習アルゴリズムとの違い 教師の代わりに、報酬信号しかない 報酬がすぐに得られるとは限らない 時間の概念が重要。iid (独立同分布)データではない