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.

Beliebte Reinforcement Learning-Kurse – Reinforcement Learning online lernen

Für Kursteilnehmer

Reinforcement Learning
University of Alberta
Spezialisierung
Bewertet mit 4.7 von fünf Sternen. 2204 Rezensionen
48.000 Kursteilnehmer
Intermediate
Fundamentals of Reinforcement Learning
Alberta Machine Intelligence Institute
Kurs
Bewertet mit 4.8 von fünf Sternen. 1835 Rezensionen
46.000 Kursteilnehmer
Intermediate
Deep Learning
DeepLearning.AI
Spezialisierung
Bewertet mit 4.8 von fünf Sternen. 119285 Rezensionen
1m Kursteilnehmer
Intermediate
Machine Learning and Reinforcement Learning in Finance
New York University
Spezialisierung
Bewertet mit 3.7 von fünf Sternen. 674 Rezensionen
36.000 Kursteilnehmer
Intermediate
Introduction to Reinforcement Learning in Python
Coursera Project Network
NEU
angeleitetes Projekt
Bewertet mit 3.7 von fünf Sternen. 46 Rezensionen
2.3.000 Kursteilnehmer
Intermediate
Deep Learning with PyTorch : Build an AutoEncoder
Coursera Project Network
NEU
angeleitetes Projekt
Beginner
Practical Reinforcement Learning
HSE University
Kurs
Bewertet mit 4.2 von fünf Sternen. 415 Rezensionen
41.000 Kursteilnehmer
Advanced
Advanced Machine Learning
HSE University
Spezialisierung
Bewertet mit 4.4 von fünf Sternen. 3738 Rezensionen
310.000 Kursteilnehmer
Advanced
Machine Learning for Trading
Google Cloud
Spezialisierung
Bewertet mit 3.9 von fünf Sternen. 763 Rezensionen
28.000 Kursteilnehmer
Intermediate
Deep Learning and Reinforcement Learning
IBM
Kurs
Bewertet mit 4.8 von fünf Sternen. 18 Rezensionen
2.3.000 Kursteilnehmer
Intermediate
Self-Driving Cars
University of Toronto
Spezialisierung
Bewertet mit 4.7 von fünf Sternen. 2408 Rezensionen
110.000 Kursteilnehmer
Advanced
Tensorflow Neural Networks using Deep Q-Learning Techniques
Coursera Project Network
NEU
angeleitetes Projekt
Bewertet mit 3.1 von fünf Sternen. 10 Rezensionen
Advanced
IBM Machine Learning
IBM
PROFESSIONAL CERTIFICATE
Bewertet mit 4.6 von fünf Sternen. 253 Rezensionen
13.000 Kursteilnehmer
Intermediate
Reinforcement Learning in Finance
New York University
Kurs
Bewertet mit 3.5 von fünf Sternen. 103 Rezensionen
14.000 Kursteilnehmer
Advanced
Machine Learning Rock Star – the End-to-End Practice
SAS
Spezialisierung
Bewertet mit 4.8 von fünf Sternen. 130 Rezensionen
8.9.000 Kursteilnehmer
Beginner
Reinforcement Learning for Trading Strategies
New York Institute of Finance
Kurs
Bewertet mit 3.6 von fünf Sternen. 150 Rezensionen
7.7.000 Kursteilnehmer
Intermediate
Using Machine Learning in Trading and Finance
New York Institute of Finance
Kurs
Bewertet mit 4 von fünf Sternen. 245 Rezensionen
11.000 Kursteilnehmer
Intermediate
A Complete Reinforcement Learning System (Capstone)
Alberta Machine Intelligence Institute
Kurs
Bewertet mit 4.7 von fünf Sternen. 447 Rezensionen
11.000 Kursteilnehmer
Intermediate
Overview of Advanced Methods of Reinforcement Learning in Finance
New York University
Kurs
Bewertet mit 3.8 von fünf Sternen. 66 Rezensionen
7.7.000 Kursteilnehmer
Advanced
An Introduction to Practical Deep Learning
Intel
Kurs
Bewertet mit 4.3 von fünf Sternen. 126 Rezensionen
21.000 Kursteilnehmer
Intermediate

Zusammenfassend sind hier 10 unserer beliebtesten reinforcement learning Kurse

Reinforcement Learning: University of Alberta
Fundamentals of Reinforcement Learning: Alberta Machine Intelligence Institute
Deep Learning: DeepLearning.AI
Machine Learning and Reinforcement Learning in Finance: New York University
Introduction to Reinforcement Learning in Python: Coursera Project Network
Deep Learning with PyTorch : Build an AutoEncoder: Coursera Project Network
Practical Reinforcement Learning: HSE University
Advanced Machine Learning: HSE University
Machine Learning for Trading: Google Cloud
Deep Learning and Reinforcement Learning: IBM

Fähigkeiten, die Sie bei Machine Learning erlernen können

Python-Programmierung (33)

TensorFlow (32)

Deep Learning (30)

Künstliches Neuronales Netz (24)

Häufig gestellte Fragen zum Thema Reinforcement Learning

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.
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.
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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Lernprogramm	Beschreibung
angeleitetes Projekt	Erlangen Sie mittels eines von einem Fachexperten angeleiteten interaktiven Erlebnisses in unter zwei Stunden eine berufsrelevante Kompetenz, die Sie bereits heute zum Einsatz bringen können. Sie können auf alles Nötige direkt in Ihrem Browser zugreifen und dank Schritt-für-Schritt-Anleitung Ihr Projekt mit gutem Gefühl zum Abschluss bringen.
Kurs	Absolvieren Sie Kurse von den besten Kursleitern und Universitäten weltweit. Kurse beinhalten aufgezeichnete Aufgaben, welche automatisch bewertet und von anderen Kursteilnehmern bewertet werden, außerdem Videovorträge und Diskussionsforen. Wenn Sie einen Kurs abschließen, haben Sie die Möglichkeit für eine geringe Gebühr ein elektronisches Zertifikat zu erwerben.
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.
MASTERTRACK™-ZERTIFIKAT	Bei MasterTrack™-Zertifikaten wurden Teile des Masterprogramms in Online-Module aufgeteilt. Daher können Sie eine hochwertige, von einer Universität ausgestellte Teilnahmebescheinigung zu einem sensationell günstigen Preis in einem flexiblen, interaktiven Format erwerben. Profitieren Sie von einer tiefgreifenden Lernerfahrung mit realen Projekten und Live-Expertenkursen. Wenn Sie zum vollständigen Master-Programm zugelassen werden, wird Ihre MasterTrack-Kursarbeit für Ihren Abschluss angerechnet.
Abschluss	Werten Sie Ihren Lebenslauf durch ein Zertifikat von einer erstklassigen Universität gegen eine unschlagbare Gebühr auf. Unser Modulsystem ermöglicht es Ihnen, jederzeit online zu lernen und bei Abschluss Ihrer Kursaufgaben Punkte zu erzielen. Sie erhalten dieselben Zeugnisse wie Studenten, die den Kurs auf dem Campus absolvieren. Abschlüsse kosten bei Coursera viel weniger als vergleichbare Programme auf dem Campus.

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