Те, кто знаком с обучением с подкреплением, соглашаются, что это один из самых эффективных способов решения проблем с контролем и повышения производительности. Этот метод элегантен, потому что он не требует размеченных данных. Обучаясь непосредственно в своей среде и приобретая ценный опыт, автономная обучающая система может расширить свои возможности и оптимизировать свои операции. Благодаря DeepMind, передовой компании из Лондона, принадлежащей Google, обучение с подкреплением становится все более популярным благодаря ее новаторским достижениям в решении сложных игр.
Здесь мы рассмотрим классификацию методов обучения с подкреплением (RL) с точки зрения анализа временных рядов, особенно в экономике. Модели временных рядов на основе RL будут оцениваться в этом контексте на точность и применимость.
Во-первых, мы должны изучить фундаментальные идеи и методы, лежащие в основе обучения с подкреплением (RL), поскольку они связаны с данными временных рядов. После этого мы обсудим различные нерешенные вопросы и препятствия в текущих моделях глубокого RL.
Предстоящая дискуссия начнется с введения в обучение с подкреплением, область, которая приобрела огромную популярность благодаря тому, что машины принимают решения, используя свой опыт. С созданием этой основы станет возможным изучение увлекательного применения обучения с подкреплением к анализу временных рядов. При работе с последовательными данными, изменяющимися во времени, вы должны помнить об этом пересечении. Нашим следующим шагом будет рассмотрение алгоритмов Bandit, сбалансированных между исследованием и эксплуатацией. С помощью этих алгоритмов обучение с подкреплением может принимать эффективные решения в условиях неопределенности. Теперь мы более подробно рассмотрим Deep Q-Learning, надежный подход, сочетающий глубокие знания и Q-обучение. Интеграция позволяет решать сложные задачи, связанные с большими пространствами состояний. Чтобы обеспечить практическое понимание Python, я буду включать практические занятия. Благодаря этим занятиям вы получите ценный опыт и увидите, как обсуждаемые концепции можно применять в реальных жизненных ситуациях.
Начнем с изучения обучения с подкреплением и его основных принципов. Для начала давайте ознакомимся с некоторыми из основных концепций этой увлекательной области.
Введение в обучение с подкреплением
Существует три основных класса машинного обучения, включая обучение с подкреплением. Кроме того, под наблюдением или…
