Your cart is empty.
Keep shopping【強化学習】ロボットの最適ルートを決める実装を通じ、強化学習のアルゴリズム（Q学習）を理解しよう
2,410 students
【強化学習】ロボットの最適ルートを決める実装を通じ、強化学習のアルゴリズム（Q学習）を理解しよう
倉庫における最適ルートを学習によって学ばせることを通じ、強化学習の考え方を学ぶことができます。
Created by株式会社CODOR （大橋亮太）, SuperDataScience Team
Last updated 3/2021
Japanese
Japanese [Auto],
What you'll learn
- 強化学習の概要について
- Ｑ学習のアルゴリズムについて
- ベルマン方程式の概要
- マルコフ決定過程の概要
- 報酬や状態といった強化学習において使われる用語の概要
Explore related topics
Course content
3 sections • 27 lectures • 1h 58m total length
Requirements
- pythonの基本的な文法を理解していることが好ましいです
- numpyの基本的な文法を理解していることが好ましいです
Description
本講座は、強化学習において使われるQ学習というアルゴリズムをイメージを使って学ぶための講座です。
強化学習の概要から、Q学習を理解する上で必要な項目を順番に分かりやすく説明していきます。
強化学習に対する事前知識は必要ありません。
なお、本講義は世界で130万人以上の受講生を誇るSuperdataScienceチームが作成したAI for Businessの中から、チャプター1のQ学習のレクチャーを日本向けに再収録したものです。
強化学習を理解する上で本講座をぜひともお役立て下さい。
Who this course is for:
- 強化学習が何か理解したい方
- Ｑ学習のアルゴリズムについて理解をしたい方
- 強化学習の実装を通じて、イメージを膨らませたい方