Reinforcement Learning dans MATLAB et Simulink
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Cette formation d'une journée aborde l'apprentissage par renforcement dans les environnements MATLAB® et Simulink® en se concentrant sur l'utilisation du Reinforcement Learning Toolbox™.
Parmi les sujets abordés :
- Environnements et récompenses
- Politique et agent
- Réseaux de neurones et apprentissage
- Déploiement
Jour 1 sur 1
Environnements et récompenses
Objectif: Configurer un environnement et concevoir les récompenses dans Simulink ou MATLAB.
- Configuration d'un environnement dans Simulink
- Écriture d'une fonction de récompense
- Configuration d'un agent avec Simulink et MATLAB
- Connexion de l'agent et de l'environnement
Politique et agent
Objectif: Créer une représentation de politique et concevoir un agent.
- Représentation d'une politique avec un réseau de neurones
- Création d'un agent de Reinforcement Learning dans MATLAB
- Création d'options pour exécuter une simulation
Réseaux de neurones et apprentissage
Objectif: Assembler un réseau de neurones pour représenter une politique et entraîner un agent.
- Création d'un réseau de neurones
- Créer une représentation de politique
- Entraîner un agent
Déploiement
Objectif: Générer du code à partir d'un agent entraîné.
- Compiler une politique sous forme de code
- Valider le code
- Créer un bloc d’évaluation de politique
Niveau: Intermédiaire
Pré-requis:
Durée: 1 jour
Langues: English, 한국어
