Мы используем файлы cookies для улучшения работы сайта НИУ ВШЭ и большего удобства его использования. Более подробную информацию об использовании файлов cookies можно найти здесь, наши правила обработки персональных данных – здесь. Продолжая пользоваться сайтом, вы подтверждаете, что были проинформированы об использовании файлов cookies сайтом НИУ ВШЭ и согласны с нашими правилами обработки персональных данных. Вы можете отключить файлы cookies в настройках Вашего браузера.

  • A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
2024/2025

Основы обучения с подкреплением

Статус: Маго-лего
Когда читается: 4 модуль
Охват аудитории: для своего кампуса
Язык: русский
Кредиты: 3

Программа дисциплины

Аннотация

Курс посвящен Обучению с подкреплением (RL) — построению алгоритмов, которые изучают систему методом проб и ошибок. В отличие от традиционного машинного обучения, которому необходимо запоминать эталонные «лучшие» результаты, методы RL должны сначала определить, какие именно результаты являются "лучшими". Вместе мы прокачаем основы RL, изучим инженерные «хаки», используемые для решения реальных задач RL, изучим промышленные приложения и имеющиеся актуальные исследовательские работы. В курсе представлены самые разные приложения: от игр и робототехники до рекомендательных систем и машинного перевода.