Formation Apprentissage par Renforcement
1530€ HT / personne |
2 jours (14 heures) |
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
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 !
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