Алгоритм DQN — учим нейросети принимать решения // Демо-занятие курса «Reinforcement Learning»

Хотите понять, как обучить нейросеть эффективно принимать решения в сложных средах? Присоединяйтесь к открытому уроку и освоите алгоритм Deep Q-Network (DQN), который лежит в основе современных систем обучения с подкреплением (RL)!

💡 Что вас ждет на вебинаре?
1️⃣ Разберем основы алгоритма DQN, его ключевые компоненты и отличия от классических Q-learning методов.
2️⃣ Покажем практическую реализацию DQN на Python с использованием PyTorch.
3️⃣ Рассмотрим реализацию и применение алгоритма с помощью фреймворка StableBaseline3.

👨‍💻 Кому будет полезно?
👉Data Scientists, желающим освоить глубинное обучение в Reinforcement Learning;
👉ML-инженерам, ищущим способы автоматизации принятия решений с помощью нейросетей;
👉Исследователям и студентам, изучающим передовые методы машинного обучения.

🔍 Что вы узнаете по итогам вебинара?
✅ Как работает DQN и какие архитектурные решения используются для повышения эффективности.
✅ Как правильно настроить процесс обучения нейросети в среде RL.
✅ Как использовать готовую реализацию в рамках фреймворка StableBaseline3.

❗️Не упустите возможность освоить один из ключевых алгоритмов Reinforcement Learning и внедрить его в свои проекты!

«Reinforcement Learning» - https://otus.pw/G3x4/

Преподаватель: Игорь Стурейко - Otus Certified Educator

Пройдите опрос по итогам мероприятия - https://otus.pw/DrDeB/

Следите за новостями проекта:
Telegram: https://t.me/Otusjava
ВКонтакте: https://otus.pw/850t
LinkedIn: https://otus.pw/yQwQ/
Хабр: https://otus.pw/S0nM/