Je vais concevoir des algorithmes d'apprentissage par renforcement profond

Bonjour !!

Bienvenue sur mon service,

Je propose mon expertise en apprentissage par renforcement profond (RL). J'ai travaillé sur divers projets académiques et industriels, et j'ai présenté mes travaux lors de conférences majeures en IA.

Ici, je vous aide à construire des agents RL capables de résoudre presque tous les problèmes du monde réel, y compris multi-objectifs, multi-agents, basés sur les préférences, et RL guidé par l'humain. Je suis spécialiste dans les domaines suivants :

• Algorithmes RL basés sur un modèle ou sans modèle
• Problèmes simples ou complexes de processus de décision de Markov (MDP)
• Algorithmes RL on-policy et off-policy, tels que :
• Q-learning, SARSA, CQL, DQN, A2C, TRPO, PPO, SAC, TD3, et autres algorithmes RL sans modèle
• Environnements personnalisés ou simulés, comme les contrôleurs de feux de circulation (SUMO), contrôleurs de centres de données, MuJoCo, Unity, PyBullet, et OpenAI Gym
• Problèmes RL multi-agents, tels que Independent DQN, Independent PPO, MAPPO, QMIX, VDN, et autres méthodes de factorisation de valeur
• RL basé sur les préférences comme PbRL avec feedback synthétique et humain

Je maîtrise les langages et outils suivants :

• Python
• TensorFlow
• Keras
• PyTorch
• NumPy
• Pandas
• Matplotlib

N'hésitez pas à me contacter pour discuter de votre projet.

Cordialement.