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Formation Apprentissage par Renforcement

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Logo Formation Apprentissage par Renforcement
Prix 1530€ HT / personne
Durée 2 jours ( 14 heures )

Paris | à distance | FNE

Il ne reste que quelques places
NewCafés et déjeuners offerts en interentreprises
Disponible en intra-entreprise pour former votre équipe
Je ne veux pas me déplacer ? Option classe virtuelle gratuite

Présentation

Venez apprendre à transformer vos données en actions concrètes grâce au « Reinforcement Learning ». L’apprentissage par renforcement est une méthode de Machine Learning qui permet de résoudre différents problèmes tels que le contrôle robotique, la pendule inversée, les télécommunications, le backgammon, etc.

Cette formation vous enseignera des fondamentaux d’un environnement de renforcement. Vous allez découvrir des fonctionnalités telles que le Markov Decision Process (MDP), les équations Bellman, le champ d’actions et d’observations.

Nous vous montrerons également le fonctionnement des algorithmes et de l’environnement de renforcement avec le framework Ray Rllib.

Notre formation Apprentissage par Renforcement contient des cas pratiques d’implémentation d’un robot de Trading. À l’issue de cette formation, vous maîtriserez le principe de fonctionnement de l’apprentissage par renforcement. Vous saurez créer un environnement de renforcement dans le framework Ray Rllib.

 

Objectifs

  • Connaitre le principe de fonctionnement de l’apprentissage par renforcement
  • Savoir créer un environnement de renforcement avec le framework Ray Rllib
  • Optimiser un processus d’apprentissage par renforcement

 

Public visé

  • Développeurs
  • Architectes
  • Big Data analyst
  • Data scientist & Engineer

 

Pré-requis

Connaissance en Python

 

Organisation de la formation

  • Équipe pédagogique
  • Moyens pédagogiques et techniques
    • Accueil des stagiaires dans une salle dédiée à la formation
    • Documents supports de formation projetés
    • Exposés théoriques
    • Étude de cas concrets
    • Quiz en salle
    • Mise à disposition en ligne de documents supports à la suite de la formation

 

Dispositif de suivi de l’exécution de l’évaluation des résultats de la formation

  • Feuilles de présence
  • Questions orales ou écrites (QCM)
  • Mises en situation
  • Formulaires d’évaluation de la formation

Programme de notre formation Apprentissage par Renforcement

 

Fondamentaux d’un environnement de renforcement

  • State / Action / Reward
  • Markov Decision Process (MDP)
  • Les équations de Bellman
  • Champ d’Actions et champ d’Observations

 

Algorithmes de Renforcement

  • Qu’est que la Policy ?
  • Algorithmes On-Policy
  • Algorithmes Off-Policy

 

Mise en place d’un environnement de Renforcement avec le framework Ray Rllib

  • Installation de Ray
  • Création de l’environnement
  • Configuration
  • Optimisation

 

Cas pratique de l’implémentation d’un robot de Trading

  • Installation de TensorTrade
  • Les champs d’Actions et d’observations
  • La reward function
  • Optimisation

Langues et Lieux disponibles

Langues

  • Français
  • Anglais / English

Lieux

  • France entière
    • Paris
    • Lille
    • Reims
    • Lyon
    • Toulouse
    • Bordeaux
    • Montpellier
    • Nice
    • Sophia Antipolis
    • Marseille
    • Aix-en-Provence
    • Nantes
    • Rennes
    • Strasbourg
    • Grenoble
    • Dijon
    • Tours
    • Saint-Étienne
    • Toulon
    • Angers
  • Belgique
    • Bruxelles
    • Liège
  • Suisse
    • Genève
    • Zurich
    • Lausanne
  • Luxembourg

Nos Formateurs Référents

David

David

Datascientist et Ingénieur Aéronautique, j’accompagne les entreprises sur la mise en œuvre de l’IA dans leurs métiers. Je suis passionné par l’IA et son potentiel d’application dans de nombreux domaines. À présent je souhaite partager mes compétences afin de démultiplier leur impact auprès de nombreux salariés. Au plaisir d’échanger avec vous !

Témoignages

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