In this final course, you will put together your knowledge from Courses 1, 2 and 3 to implement a complete RL solution to a problem. This capstone will let you see how each component---problem formulation, algorithm selection, parameter selection and representation design---fits together into a complete solution, and how to make appropriate choices when deploying RL in the real world. This project will require you to implement both the environment to stimulate your problem, and a control agent with Neural Network function approximation. In addition, you will conduct a scientific study of your learning system to develop your ability to assess the robustness of RL agents. To use RL in the real world, it is critical to (a) appropriately formalize the problem as an MDP, (b) select appropriate algorithms, (c ) identify what choices in your implementation will have large impacts on performance and (d) validate the expected behaviour of your algorithms. This capstone is valuable for anyone who is planning on using RL to solve real problems.
Este curso forma parte de Programa Especializado - Aprendizaje por refuerzo
ofrecido por
Programa Especializado - Aprendizaje por refuerzoUniversidad de AlbertaAcerca de este Curso
Probabilities & Expectations, basic linear algebra, basic calculus, Python 3.0 (at least 1 year), implementing algorithms from pseudocode.
Habilidades que obtendrás
Probabilities & Expectations, basic linear algebra, basic calculus, Python 3.0 (at least 1 year), implementing algorithms from pseudocode.
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Universidad de Alberta
UAlberta is considered among the world’s leading public research- and teaching-intensive universities. As one of Canada’s top universities, we’re known for excellence across the humanities, sciences, creative arts, business, engineering and health sciences.
Alberta Machine Intelligence Institute
The Alberta Machine Intelligence Institute (Amii) is home to some of the world’s top talent in machine intelligence. We’re an Alberta-based
Programa - Qué aprenderás en este curso
Welcome to the Final Capstone Course!
Welcome to the final capstone course of the Reinforcement Learning Specialization!!
Milestone 1: Formalize Word Problem as MDP
This week you will read a description of a problem, and translate it into an MDP. You will complete skeleton code for this environment, to obtain a complete MDP for use in this capstone project.
Milestone 2: Choosing The Right Algorithm
This week you will select from three algorithms, to learn a policy for the environment. You will reflect on and discuss the appropriateness of each algorithm for this environment.
Milestone 3: Identify Key Performance Parameters
This week you will identify key parameters that affect the performance of your agent. The goal is to understand the space of options, to later enable you to choose which parameter you will investigate in-depth for your agent.
Reseñas
Principales reseñas sobre A COMPLETE REINFORCEMENT LEARNING SYSTEM (CAPSTONE)
This is the final chapter. It is one of the easiest and it was fun doing that lunar landing project. This specialisation is the best for a person taking baby steps in the reinforcement learning.
The comments given by the auto grader is not informative of the errors causing problem, and not sensitive enough to capture problems with action selection steps based on current state.
Great course for learning the fundamentals. I liked that it tied into function approximation for deep reinforcement learning. The text book made the fundamental concepts more clear.
Matha and Adam, thank you again. I will try to apply what I learned here to my own work, a content recommendation system based on deep learning and reinforcement learning.
Acerca de Programa especializado: Aprendizaje por refuerzo
The Reinforcement Learning Specialization consists of 4 courses exploring the power of adaptive learning systems and artificial intelligence (AI).
Preguntas Frecuentes
¿Cuándo podré acceder a las lecciones y tareas?
El acceso a las clases y las asignaciones depende del tipo de inscripción que tengas. Si tomas un curso en modo de oyente, verás la mayoría de los materiales del curso en forma gratuita. Para acceder a asignaciones calificadas y obtener un certificado, deberás comprar la experiencia de Certificado, ya sea durante o después de participar como oyente. Si no ves la opción de oyente:
- es posible que el curso no ofrezca la opción de participar como oyente. En cambio, puedes intentar con una Prueba gratis o postularte para recibir ayuda económica.
- Es posible que el curso ofrezca la opción 'Curso completo, sin certificado'. Esta opción te permite ver todos los materiales del curso, enviar las evaluaciones requeridas y obtener una calificación final. También significa que no podrás comprar una experiencia de Certificado.
¿Qué recibiré si me suscribo a este Programa especializado?
Cuando te inscribes en un curso, obtienes acceso a todos los cursos que forman parte del Programa especializado y te darán un Certificado cuando completes el trabajo. Se añadirá tu Certificado electrónico a la página Logros. Desde allí, puedes imprimir tu Certificado o añadirlo a tu perfil de LinkedIn. Si solo quieres leer y visualizar el contenido del curso, puedes auditar el curso sin costo.
Is financial aid available?
Sí, Coursera ofrece ayuda económica a los estudiantes que no pueden pagar la tarifa. Solicítala haciendo clic en el enlace de Ayuda económica que está debajo del botón “Inscribirse” a la izquierda. Se te pedirá que completes una solicitud. Recibirás una notificación en caso de que se apruebe. Deberás completar este paso para cada uno de los cursos que forman parte del Programa especializado, incluido el proyecto final. Obtén más información.
¿Recibiré crédito universitario por completar el Curso?
Este Curso no otorga crédito universitario, pero algunas universidades pueden aceptar los Certificados del curso para obtener crédito. Consulta con tu institución para obtener más información. Los Títulos en línea y los Certificados Mastertrack™ de Coursera brindan la oportunidad de obtener créditos universitarios.
¿Tienes más preguntas? Visita el Centro de Ayuda al Alumno.
