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Couvre MuZero, un modèle qui apprend à prédire les récompenses et les actions de manière itérative, réalisant des performances de pointe dans les jeux de société et les jeux vidéo Atari.
Explore les agents d'apprentissage profond dans l'apprentissage du renforcement, en mettant l'accent sur les approximations du réseau neuronal et les défis dans la formation des systèmes multiactifs.
Couvre l'importance de la soustraction de la récompense moyenne dans les méthodes de gradient de politique pour l'apprentissage par renforcement profond, réduisant le bruit dans le gradient stochastique.
Explore l'optimisation des politiques proximales pour améliorer la stabilité et l'efficacité du contrôle continu avec un apprentissage par renforcement profond.
Couvre les bases de l'apprentissage du renforcement, y compris les processus décisionnels de Markov et les méthodes de gradient des politiques, et explore les applications du monde réel et les avancées récentes.
Introduit les bases de la science des données, couvrant les arbres de décision, les progrès de l'apprentissage automatique et l'apprentissage par renforcement profond.
