What is reinforcement learning, and why is it important to learn about?

Reinforcement learning is a machine learning paradigm in which software agents use a process of trial and error to learn how to complete tasks in a way that maximizes cumulative rewards as defined by their programmers. In contrast to supervised learning paradigms, reinforcement learning systems do not need labeled input/output pairs or explicit corrections of suboptimal actions; and, in contrast to unsupervised learning, reinforcement learning defines an explicit goal, which is the maximization of the value returned by the Q-learning (or “quality” learning) algorithm as a result of its actions. Because it combines the goal orientation of supervised learning with the flexibility of unsupervised learning, reinforcement learning is very important in creating artificial intelligence (AI) applications requiring successful problem-solving in complex situations. For example, they are often used in financial engineering to develop optimal trading algorithms for the stock market. They are also used to build intelligent systems to allow robots and self-driving cars to navigate real-world environments safely.

What kinds of careers can I have with a background in reinforcement learning?

As one of the main paradigms for machine learning, reinforcement learning is an essential skill for careers in this fast-growing field. Reinforcement learning is particularly important for developing artificially intelligent digital agents for real-world problem-solving in industries like finance, automotive, robotics, logistics, and smart assistants. According to Glassdoor , the average annual salary for machine learning engineers in America is $114,121 per year, a high level of pay which reflects the high level of demand for this expertise.

Can I learn about reinforcement learning by taking online courses on Coursera?

Absolutely. Coursera hosts a wide variety of courses in reinforcement learning and related topics in machine learning, as well as the use of these techniques in applied contexts such as finance and self-driving cars. These courses and Specializations are offered by top-ranked institutions in this field, including the deepmind.ai, New York University, the University of Toronto, and the University of Alberta’s Machine Intelligence Institute. You can learn remotely on a flexible schedule while still getting feedback from expert professors and instructors, ensuring that you’ll get a high quality education with all the reinforcement you need to learn these valuable skills with confidence.

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Reinforcement Learning

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Bewertet mit 4.7 von fünf Sternen. 1947 Rezensionen
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Fundamentals of Reinforcement Learning
Alberta Machine Intelligence Institute
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Machine Learning and Reinforcement Learning in Finance
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Spezialisierung
Bewertet mit 3.7 von fünf Sternen. 636 Rezensionen
33k Kursteilnehmer
Intermediate
Practical Reinforcement Learning
National Research University Higher School of Economics
Kurs
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39k Kursteilnehmer
Advanced
Deep Learning
DeepLearning.AI
Spezialisierung
Bewertet mit 4.8 von fünf Sternen. 113683 Rezensionen
960k Kursteilnehmer
Intermediate
Introduction to Reinforcement Learning in Python
Coursera Project Network
NEU
angeleitetes Projekt
Bewertet mit 3.8 von fünf Sternen. 30 Rezensionen
2k Kursteilnehmer
Intermediate
Deep Learning and Reinforcement Learning
IBM
Kurs
Bewertet mit 4.8 von fünf Sternen. 6 Rezensionen
Intermediate
Advanced Machine Learning
National Research University Higher School of Economics
Spezialisierung
Bewertet mit 4.4 von fünf Sternen. 3570 Rezensionen
290k Kursteilnehmer
Advanced
Machine Learning for Trading
Google Cloud
Spezialisierung
Bewertet mit 3.9 von fünf Sternen. 687 Rezensionen
23k Kursteilnehmer
Intermediate
Mathematics for Machine Learning
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Spezialisierung
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240k Kursteilnehmer
Beginner
A Complete Reinforcement Learning System (Capstone)
Alberta Machine Intelligence Institute
Kurs
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9.9k Kursteilnehmer
Intermediate
An Introduction to Practical Deep Learning
Intel
Kurs
Bewertet mit 4.3 von fünf Sternen. 116 Rezensionen
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Intermediate
Reinforcement Learning for Trading Strategies
New York Institute of Finance
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Bewertet mit 3.6 von fünf Sternen. 136 Rezensionen
6.5k Kursteilnehmer
Intermediate
Introduction to Trading, Machine Learning & GCP
New York Institute of Finance
Kurs
Bewertet mit 3.9 von fünf Sternen. 530 Rezensionen
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Intermediate
Natural Language Processing
National Research University Higher School of Economics
Kurs
Bewertet mit 4.5 von fünf Sternen. 731 Rezensionen
92k Kursteilnehmer
Advanced
Overview of Advanced Methods of Reinforcement Learning in Finance
New York University
Kurs
Bewertet mit 3.8 von fünf Sternen. 63 Rezensionen
7.1k Kursteilnehmer
Advanced
Reinforcement Learning in Finance
New York University
Kurs
Bewertet mit 3.6 von fünf Sternen. 99 Rezensionen
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Beginner
Fundamentals of Machine Learning in Finance
New York University
Kurs
Bewertet mit 3.8 von fünf Sternen. 268 Rezensionen
14k Kursteilnehmer
Intermediate
Guided Tour of Machine Learning in Finance
New York University
Kurs
Bewertet mit 3.8 von fünf Sternen. 545 Rezensionen
23k Kursteilnehmer
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Häufig gestellte Fragen zum Thema Verstärkungslernen

Reinforcement learning is a machine learning paradigm in which software agents use a process of trial and error to learn how to complete tasks in a way that maximizes cumulative rewards as defined by their programmers. In contrast to supervised learning paradigms, reinforcement learning systems do not need labeled input/output pairs or explicit corrections of suboptimal actions; and, in contrast to unsupervised learning, reinforcement learning defines an explicit goal, which is the maximization of the value returned by the Q-learning (or “quality” learning) algorithm as a result of its actions.
Because it combines the goal orientation of supervised learning with the flexibility of unsupervised learning, reinforcement learning is very important in creating artificial intelligence (AI) applications requiring successful problem-solving in complex situations. For example, they are often used in financial engineering to develop optimal trading algorithms for the stock market. They are also used to build intelligent systems to allow robots and self-driving cars to navigate real-world environments safely.
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Absolutely. Coursera hosts a wide variety of courses in reinforcement learning and related topics in machine learning, as well as the use of these techniques in applied contexts such as finance and self-driving cars. These courses and Specializations are offered by top-ranked institutions in this field, including the deepmind.ai, New York University, the University of Toronto, and the University of Alberta’s Machine Intelligence Institute. You can learn remotely on a flexible schedule while still getting feedback from expert professors and instructors, ensuring that you’ll get a high quality education with all the reinforcement you need to learn these valuable skills with confidence.

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Spezialisierung	Melden Sie sich für spezialisierte Kurse an um bestimmte berufliche Kompetenzen zu erwerben und zu erweitern. Sie absolvieren anspruchsvolle Kurse und führen praxisorientierte Projekte durch. Bei Abschluss können Sie ein Zertifikat erwerben, welches Sie für berufliche Netzwerke und Bewerbungen verwenden können.
Zertifikat über berufliche Qualifikation	Ob Sie eine neue Karriere einschlagen oder den Verlauf Ihrer aktuellen Karriere ändern möchten, Zertifikate über berufliche Qualifikationen von Coursera bereiten Sie auf Ihre jeweiligen Aufgaben vor. Lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo von angesehenen Unternehmen und Universitäten, wenden Sie neue Fähigkeiten in Praxisprojekten an, um potenziellen Arbeitgebern Ihre Kenntnisse zu demonstrieren, und erwerben Sie eine berufliche Qualifikation, um eine neue Karriere einzuschlagen.
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