What is reinforcement learning, and why is it important to learn about?

Reinforcement learning is a machine learning paradigm in which software agents use a process of trial and error to learn how to complete tasks in a way that maximizes cumulative rewards as defined by their programmers. In contrast to supervised learning paradigms, reinforcement learning systems do not need labeled input/output pairs or explicit corrections of suboptimal actions; and, in contrast to unsupervised learning, reinforcement learning defines an explicit goal, which is the maximization of the value returned by the Q-learning (or “quality” learning) algorithm as a result of its actions. Because it combines the goal orientation of supervised learning with the flexibility of unsupervised learning, reinforcement learning is very important in creating artificial intelligence (AI) applications requiring successful problem-solving in complex situations. For example, they are often used in financial engineering to develop optimal trading algorithms for the stock market. They are also used to build intelligent systems to allow robots and self-driving cars to navigate real-world environments safely.

What kinds of careers can I have with a background in reinforcement learning?

As one of the main paradigms for machine learning, reinforcement learning is an essential skill for careers in this fast-growing field. Reinforcement learning is particularly important for developing artificially intelligent digital agents for real-world problem-solving in industries like finance, automotive, robotics, logistics, and smart assistants. According to Glassdoor , the average annual salary for machine learning engineers in America is $114,121 per year, a high level of pay which reflects the high level of demand for this expertise.

Can I learn about reinforcement learning by taking online courses on Coursera?

Absolutely. Coursera hosts a wide variety of courses in reinforcement learning and related topics in machine learning, as well as the use of these techniques in applied contexts such as finance and self-driving cars. These courses and Specializations are offered by top-ranked institutions in this field, including the deepmind.ai, New York University, the University of Toronto, and the University of Alberta’s Machine Intelligence Institute. You can learn remotely on a flexible schedule while still getting feedback from expert professors and instructors, ensuring that you’ll get a high quality education with all the reinforcement you need to learn these valuable skills with confidence.

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Master of Computer ScienceArizona State University

Master of Machine Learning and Data ScienceImperial College London

IBM Machine LearningIBM

Reinforcement Learning
University of Alberta
Spécialisation
Noté 4.7 sur cinq étoiles. 2204 avis
48 000 étudiants
Intermediate
Fundamentals of Reinforcement Learning
University of Alberta
Cours
Noté 4.8 sur cinq étoiles. 1835 avis
46 000 étudiants
Intermediate
Deep Learning
DeepLearning.AI
Spécialisation
Noté 4.8 sur cinq étoiles. 119251 avis
1 m étudiants
Intermediate
Machine Learning and Reinforcement Learning in Finance
New York University
Spécialisation
Noté 3.7 sur cinq étoiles. 674 avis
36 000 étudiants
Intermediate
Practical Reinforcement Learning
HSE University
Cours
Noté 4.2 sur cinq étoiles. 415 avis
41 000 étudiants
Advanced
Introduction to Reinforcement Learning in Python
Coursera Project Network
Nouveau
projet guidé
Noté 3.7 sur cinq étoiles. 46 avis
2.3 000 étudiants
Intermediate
Deep Learning with PyTorch : Build an AutoEncoder
Coursera Project Network
Nouveau
projet guidé
Beginner
Advanced Machine Learning
HSE University
Spécialisation
Noté 4.4 sur cinq étoiles. 3738 avis
310 000 étudiants
Advanced
Machine Learning for Trading
Google Cloud
Spécialisation
Noté 3.9 sur cinq étoiles. 763 avis
28 000 étudiants
Intermediate
Deep Learning and Reinforcement Learning
IBM
Cours
Noté 4.8 sur cinq étoiles. 18 avis
2.3 000 étudiants
Intermediate
Self-Driving Cars
University of Toronto
Spécialisation
Noté 4.7 sur cinq étoiles. 2406 avis
110 000 étudiants
Advanced
IBM Machine Learning
IBM
PROFESSIONAL CERTIFICATE
Noté 4.6 sur cinq étoiles. 253 avis
13 000 étudiants
Intermediate
Reinforcement Learning in Finance
New York University
Cours
Noté 3.5 sur cinq étoiles. 103 avis
14 000 étudiants
Advanced
Machine Learning Rock Star – the End-to-End Practice
SAS
Spécialisation
Noté 4.8 sur cinq étoiles. 127 avis
8.9 000 étudiants
Beginner
Reinforcement Learning for Trading Strategies
New York Institute of Finance
Cours
Noté 3.6 sur cinq étoiles. 150 avis
7.7 000 étudiants
Intermediate
Tensorflow Neural Networks using Deep Q-Learning Techniques
Coursera Project Network
Nouveau
projet guidé
Noté 3.1 sur cinq étoiles. 10 avis
Advanced
Using Machine Learning in Trading and Finance
New York Institute of Finance
Cours
Noté 4 sur cinq étoiles. 245 avis
11 000 étudiants
Intermediate
Overview of Advanced Methods of Reinforcement Learning in Finance
New York University
Cours
Noté 3.8 sur cinq étoiles. 66 avis
7.7 000 étudiants
Advanced
A Complete Reinforcement Learning System (Capstone)
University of Alberta
Cours
Noté 4.7 sur cinq étoiles. 447 avis
11 000 étudiants
Intermediate
Machine Learning Under the Hood: The Technical Tips, Tricks, and Pitfalls
SAS
Cours
Noté 4.8 sur cinq étoiles. 42 avis
2.9 000 étudiants
Beginner

En résumé, voici 10 de nos cours reinforcement learning les plus populaires

Reinforcement Learning: University of Alberta
Fundamentals of Reinforcement Learning: University of Alberta
Deep Learning: DeepLearning.AI
Machine Learning and Reinforcement Learning in Finance: New York University
Practical Reinforcement Learning: HSE University
Introduction to Reinforcement Learning in Python: Coursera Project Network
Deep Learning with PyTorch : Build an AutoEncoder: Coursera Project Network
Advanced Machine Learning: HSE University
Machine Learning for Trading: Google Cloud
Deep Learning and Reinforcement Learning: IBM

Compétences que vous avez acquises en Machine Learning

Programmation En Python (33)

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Deep Learning (30)

Réseau De Neurones Artificiels (24)

Questions fréquentes sur Reinforcement Learning

Reinforcement learning is a machine learning paradigm in which software agents use a process of trial and error to learn how to complete tasks in a way that maximizes cumulative rewards as defined by their programmers. In contrast to supervised learning paradigms, reinforcement learning systems do not need labeled input/output pairs or explicit corrections of suboptimal actions; and, in contrast to unsupervised learning, reinforcement learning defines an explicit goal, which is the maximization of the value returned by the Q-learning (or “quality” learning) algorithm as a result of its actions.
Because it combines the goal orientation of supervised learning with the flexibility of unsupervised learning, reinforcement learning is very important in creating artificial intelligence (AI) applications requiring successful problem-solving in complex situations. For example, they are often used in financial engineering to develop optimal trading algorithms for the stock market. They are also used to build intelligent systems to allow robots and self-driving cars to navigate real-world environments safely.
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