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IBM Machine LearningIBM
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AI and Machine Learning MasterTrack CertificateArizona State University
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「reinforcement learning」の合計75件の結果を表示しています

  • Placeholder
    Reinforcement Learning
    University of Alberta
    専門講座
    Filled StarFilled StarFilled StarFilled StarHalf Filled Star
    5つの星のうち 4.7 を評価2197のレビュー
    4.7(2,197)
    48k学生
    Intermediate LevelIntermediate
  • Placeholder
    Fundamentals of Reinforcement Learning
    Alberta Machine Intelligence Institute
    コース
    Filled StarFilled StarFilled StarFilled StarFilled Star
    5つの星のうち 4.8 を評価1831のレビュー
    4.8(1,831)
    46k学生
    Intermediate LevelIntermediate
  • Placeholder
    Deep Learning
    DeepLearning.AI
    専門講座
    Filled StarFilled StarFilled StarFilled StarFilled Star
    5つの星のうち 4.8 を評価118986のレビュー
    4.8(118,986)
    1分学生
    Intermediate LevelIntermediate
  • Placeholder
    Machine Learning and Reinforcement Learning in Finance
    New York University
    専門講座
    Filled StarFilled StarFilled StarHalf Filled StarStar
    5つの星のうち 3.7 を評価670のレビュー
    3.7(670)
    35k学生
    Intermediate LevelIntermediate
  • Placeholder
    Introduction to Reinforcement Learning in Python
    Coursera Project Network

    新規

    ガイド付きプロジェクト
    Filled StarFilled StarFilled StarHalf Filled StarStar
    5つの星のうち 3.7 を評価46のレビュー
    3.7(46)
    2.3k学生
    Intermediate LevelIntermediate
  • Placeholder
    Deep Learning with PyTorch : Build an AutoEncoder
    Coursera Project Network

    新規

    ガイド付きプロジェクト
    Beginner LevelBeginner
  • Placeholder
    Practical Reinforcement Learning
    HSE University
    コース
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    5つの星のうち 4.2 を評価414のレビュー
    4.2(414)
    41k学生
    Advanced LevelAdvanced
  • Placeholder
    Machine Learning for Trading
    Google Cloud
    専門講座
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    5つの星のうち 3.9 を評価759のレビュー
    3.9(759)
    28k学生
    Intermediate LevelIntermediate
  • Placeholder
    Advanced Machine Learning
    HSE University
    専門講座
    Filled StarFilled StarFilled StarFilled StarHalf Filled Star
    5つの星のうち 4.4 を評価3731のレビュー
    4.4(3,731)
    310k学生
    Advanced LevelAdvanced
  • Placeholder
    Deep Learning and Reinforcement Learning
    IBM
    コース
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    5つの星のうち 4.8 を評価18のレビュー
    4.8(18)
    2.2k学生
    Intermediate LevelIntermediate
  • Placeholder
    Self-Driving Cars
    University of Toronto
    専門講座
    Filled StarFilled StarFilled StarFilled StarHalf Filled Star
    5つの星のうち 4.7 を評価2391のレビュー
    4.7(2,391)
    110k学生
    Advanced LevelAdvanced
  • Placeholder
    Tensorflow Neural Networks using Deep Q-Learning Techniques
    Coursera Project Network

    新規

    ガイド付きプロジェクト
    Filled StarFilled StarFilled StarStarStar
    5つの星のうち 3 を評価9のレビュー
    3(9)
    Advanced LevelAdvanced
  • Placeholder
    IBM Machine Learning
    IBM
    PROFESSIONAL CERTIFICATE
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    5つの星のうち 4.6 を評価245のレビュー
    4.6(245)
    13k学生
    Intermediate LevelIntermediate
  • Placeholder
    Machine Learning Rock Star – the End-to-End Practice
    SAS
    専門講座
    Filled StarFilled StarFilled StarFilled StarFilled Star
    5つの星のうち 4.8 を評価125のレビュー
    4.8(125)
    8.8k学生
    Beginner LevelBeginner
  • Placeholder
    Reinforcement Learning for Trading Strategies
    New York Institute of Finance
    コース
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    5つの星のうち 3.6 を評価149のレビュー
    3.6(149)
    7.7k学生
    Intermediate LevelIntermediate
  • Placeholder
    Reinforcement Learning in Finance
    New York University
    コース
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    5つの星のうち 3.5 を評価103のレビュー
    3.5(103)
    14k学生
    Advanced LevelAdvanced
  • Placeholder
    Using Machine Learning in Trading and Finance
    New York Institute of Finance
    コース
    Filled StarFilled StarFilled StarFilled StarStar
    5つの星のうち 3.9 を評価243のレビュー
    3.9(243)
    11k学生
    Intermediate LevelIntermediate
  • Placeholder
    A Complete Reinforcement Learning System (Capstone)
    University of Alberta
    コース
    Filled StarFilled StarFilled StarFilled StarHalf Filled Star
    5つの星のうち 4.7 を評価442のレビュー
    4.7(442)
    11k学生
    Intermediate LevelIntermediate
  • Placeholder
    Overview of Advanced Methods of Reinforcement Learning in Finance
    New York University
    コース
    Filled StarFilled StarFilled StarFilled StarStar
    5つの星のうち 3.8 を評価66のレビュー
    3.8(66)
    7.6k学生
    Advanced LevelAdvanced
  • Placeholder
    Supervised Learning: Regression
    IBM
    コース
    Filled StarFilled StarFilled StarFilled StarFilled Star
    5つの星のうち 4.8 を評価61のレビュー
    4.8(61)
    3.1k学生
    Intermediate LevelIntermediate

Searches related to reinforcement learning

reinforcement learning for trading strategies

reinforcement learning in finance

deep reinforcement learning

practical reinforcement learning

introduction to reinforcement learning in python

fundamentals of reinforcement learning

a complete reinforcement learning system (capstone)

deep learning and reinforcement learning

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要約して、reinforcement learning の人気コース10選をご紹介します。

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

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Reinforcement Learningに関するよくある質問

  • 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.

  • 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.

  • 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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オンラインMachine LearningコースのMachine Learningを学習する世界最高峰のインストラクターや大学が提供するコースを受講しましょう。ができるようになります。コースには、記録される自動テストやピアレビューの課題、ビデオ講座、コミュニティディスカッションフォーラムが含まれます。コースを修了すると、共有可能な電子コース修了証を少額の手数料で入手することができるようになります。

専門講座

オンラインMachine Learning 特別講座のMachine Learningを学習する。専門講座に登録して、特定のキャリアスキルを習得しましょう。一連の難関コースを修了し、実践的なプロジェクトに取り組み、専門講座修了証を獲得して、仕事上のネットワークや就職候補の企業に共有しましょう。

プロフェッショナル認定

新しいキャリアを始めようとしている方も、現在のキャリアを変更しようとする方も、Coursera(コーセラ)のプロフェッショナル認定は、仕事の準備をするのに役立ちます。トップレベルの企業や大学から自分のペースで学び、新しいスキルを潜在的雇用者に自分の専門知識を示す実践プロジェクトに適用し、新しいキャリアを始めるためのキャリア資格を獲得します。

MASTERTRACK™ 修了証

MasterTrack™の修了証を使用すると、Masterのプログラムの一部がオンラインモジュールに分割されるため、高品質の大学発行のキャリア資格を画期的な価格で柔軟かつインタラクティブな形式で取得できます。実際に実施されているプロジェクトや専門家によるライブの指導で、効果性の高い魅力的な学習体験の恩恵を受けることができます。すべての修士課程が認定された場合、MasterTrackのコースワークは学位に加算されます。

学位

画期的な授業料での学位を取得し、履歴書をランクアップさせましょう。Coursera(コーセラ)が提供するモジュール式学位学習体験では、いつでもオンラインで学習することができ、コースの課題を完了すると、クレジットを獲得できます。キャンパスで実際に講義を受ける生徒と同じ資格が与えられます。Coursera(コーセラ)での学位取得にかかる費用は、キャンパス内でのプログラム受講料に比べてはるかにお得です。

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