Je vais entraîner un agent d'apprentissage par renforcement profond pour vous

Ingénieur de recherche expérimenté en vision par ordinateur dans le domaine du reinforcement learning, spécialisé dans la formation d'agents de reinforcement learning.

Mes travaux précédents incluent :

• Implémentation de papiers de recherche.
• Agents Q learning pour jouer à des jeux en solo et en multijoueur.
• Formation de la plupart des environnements OpenAI Gym.
• Formation de DQN uniquement avec NumPy, de zéro.
• Formation de plusieurs agents personnalisés.
• Formation de tout agent de reinforcement learning sur des environnements personnalisés.

Je propose une mise en œuvre de pointe des algorithmes de reinforcement learning pour vos environnements personnalisés ou ceux de OpenAI gymnasium.

Capable de gérer aussi bien des environnements simples que complexes.

• Maîtrise des MDPs, TD et Q-learning.
• DQN (Deep Q-Networks)
• PPO (Proximal Policy Optimization)
• TRPO (Trust Region Policy Optimization)
• Méthodes Actor-Critic
• A2C (Advantage Actor-Critic)
• A3C (Asynchronous Advantage Actor-Critic)
• Méthodes de Monte Carlo
• DDPG (Deep Deterministic Policy Gradient)
• SAC (Soft Actor-Critic)
• HER (Hindsight Experience Replay)
• ACER (Actor-Critic avec expérience de replay)

Contactez-moi avant de passer votre commande pour une assistance rapide.

Rassurez-vous, vous recevrez une réponse rapide.