استفسار بخصوص كورس Reinforcement Learning

مرحبًا،

يبدو أنه يحوي على الأساسيات و الشرح غير مختصر بالتالي يفترض أن يكون جيد كبداية.

كما أنه يحوي على بعض الأمثلة التي تستعمل هذه التقنية في الألعاب و هذا جيد.

و هو يستعمل إطاري عمل، بحيث يمكنك تعلم كيفية تطبيق هذه التقنية باستعمال TensorFlow أو PyTorch.

يمكنك دراسته، بشكل عام لن تأخذ كل شيء منه طبعًا و لكنه يشكل بداية جيدة.

تحياتي.

في البداية Reinforcement Learning أحد فروع تعلم الآلة التي تركز على كيفية اتخاذ أفضل القرارات في بيئة معينة لتحقيق مكافأة قصوى على المدى الطويل، أي تخيل أنك تعلم روبوتًا كيفية اللعب في لعبة فيديو،  الهدف هو تعليم الروبوت اختيار الأفعال التي تقربه من الفوز (أي تحقيق أعلى درجة).

وبشكل مختصر يعمل بالآلية التالية:

1. البيئة Environment هي المكان الذي يتفاعل فيه العامل (Agent). يمكن أن تكون لعبة فيديو، روبوت في مصنع، أو حتى سوق الأسهم.
2. العامل Agent هو الذي يتخذ القرارات. يمكن أن يكون روبوتًا، برنامجًا، أو حتى شخصًا.
3. الحالة State هي وصف للبيئة في لحظة معينة، مثلاً، في لعبة الشطرنج، الحالة هي ترتيب القطع على لوحة الشطرنج.
4. Actions هي الخيارات المتاحة للعامل في حالة معينة، ففي لعبة الشطرنج، الأفعال هي تحريك قطع الشطرنج.
5. المكافأة  هي قيمة عددية تعكس مدى جودة القرار الذي اتخذه العامل، والمكافآت الإيجابية تشجع العامل على تكرار ذلك الفعل، بينما المكافآت السلبية تثبطه.

والكورس جيد ويوفر مقدمة شاملة في مجال Reinforcement Learning، ويغطي مجموعة واسعة من المواضيع، بدءًا من المفاهيم الأساسية وحتى خوارزميات متقدمة مثل Q-learning و DQN كما أنه يتضمن مشروعًا عمليًا لبناء بيئة تعلم تعزيز خاصة بك.

ستتعلم كيفية تطبيق خوارزميات Reinforcement Learning باستخدام لغات البرمجة Python و PyTorch و TensorFlow من خلال المشاريع العملية.

وهو موجه إلى الأشخاص الذين يرغبون في تعلم أساسيات تعلم التعزيز، سواء كانوا طلابًا أو مهندسين أو مبرمجين أو أي شخص مهتم بالذكاء الاصطناعي كما أنه مناسب للأشخاص الذين لديهم خلفية أساسية في البرمجة بلغة Python.