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यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
जानें कि deep reinforcement learning किस तरह पारंपरिक Reinforcement Learning को बेहतर बनाता है, और अपना पहला Deep Q Learning एल्गोरिदम पढ़ते व इम्प्लीमेंट करते हुए शुरू करें.
Experience Replay, epsilon-greediness और fixed Q-targets सहित मूल DQN एल्गोरिदम को इम्प्लीमेंट करते हुए Deep Q-learning में गहराई से उतरें। DQN के आगे, आप दो दिलचस्प एक्सटेंशन्स भी देखेंगे जो Deep Q-learning के प्रदर्शन और स्थिरता को सुधारते हैं: Double DQN और Prioritized Experience Replay.
DRL में मिलने वाले policy gradient तरीकों की बुनियादी अवधारणाएँ सीखें। आप policy gradient theorem से शुरुआत करेंगे, जो इन तरीकों की नींव है। फिर आप REINFORCE एल्गोरिदम इम्प्लीमेंट करेंगे, जो पॉलिसीज़ सीखने का एक शक्तिशाली तरीका है। अध्याय आगे Actor-Critic तरीकों तक ले जाएगा, खासकर Advantage Actor-Critic (A2C) एल्गोरिदम पर, जो policy gradient और value-based दोनों तरीकों की खूबियों को जोड़कर learning की दक्षता और स्थिरता बढ़ाता है.
Proximal Policy Optimization (PPO) का अध्ययन करें ताकि DRL का प्रदर्शन मज़बूत हो। इसके बाद आप PPO में entropy bonus के उपयोग को देखेंगे, जो deterministic पॉलिसीज़ पर समय से पहले पहुँचने से रोककर exploration को प्रोत्साहित करता है। आप policy gradient तरीकों में batch updates के बारे में भी सीखेंगे। अंत में, आप Optuna के साथ hyperparameter optimization सीखेंगे, जो आपके DRL मॉडलों के प्रदर्शन को बेहतर बनाने का एक शक्तिशाली टूल है.
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