Machine Learning: Reinforcement Learning für adaptive Systeme

Kursüberblick

Moderne Datenpipelines optimieren die Verarbeitung großer Datenmengen für Machine Learning. Im Kurs Machine Learning: Reinforcement Learning für adaptive Systeme entwickeln Teilnehmende strukturierte Workflows zur Automatisierung von Datenharmonisierung und -transformation, um Reinforcement Learning-Modelle effizient trainieren zu können. Datenaufbereitung und -analyse SQL unterstützt die leistungsstarke Aufbereitung von Trainingsdaten. Behandelt werden optimierte Abfragen, Joins und Aggregationen, mit denen sich große Datensätze gezielt strukturieren und für adaptive Machine Learning-Systeme vorbereiten lassen. Explorative Datenanalyse dient der Identifikation relevanter Zustände und Belohnungsfunktionen. Statistische Verfahren unterstützen datenbasierte Entscheidungen bei der Modelloptimierung und fördern das Verständnis dynamischer Lernprozesse. Visualisierung Power BI erleichtert die Visualisierung von Lernprozessen im Reinforcement Learning. Interaktive Dashboards und DAX-Funktionen ermöglichen eine übersichtliche Darstellung von Lernverläufen und eine klare Kommunikation datengetriebener Optimierungsschritte. Reinforcement Learning Reinforcement Learning erweitert klassische Lernverfahren um die Fähigkeit, in dynamischen Umgebungen zu agieren. Im Fokus steht das Training autonomer Modelle, die Durchführung von Policy-Optimierungen und der gezielte Einsatz von Reinforcement Learning in unterschiedlichen Anwendungsfeldern.

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