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05: Maschinelles Lernen 1 - Grundverfahren, Vorlesung, WS 2018/19, 27.11.2018

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Autor

Rüdiger Dillmann, Johann Marius Zöllner

Herausgeber

KIT | Webcast

Beteiligtes Institut

Institut für Anthropomatik und Robotik (IAR)

Genre

Vorlesung

Beschreibung

  • 0:00:00 Start
  • 0:08:20 Gesetz der Auswirkung
  • 0:10:33 Lernen durch Belohnung/Bestrafung
  • 0:12:06 Einordnung von Reinforcement Lerning
  • 0:21:53 Reinforcement Lerning(RL)
  • 0:27:04 Lernziel Reinforcement Lerning
  • 0:30:18 Markov Decision Process(deterministisch)
  • 0:43:10 Monte Carlo Methoden(MC)
  • 0:47:14 Strategielernen - Policy learning
  • 0:50:33 Optimale Strategie
  • 0:52:16 Temporal-Difference Learning(TD)
  • 0:54:39 Bootstrapping und Sampling
  • 0:56:40 Taxonomie des Reinforcement Learning
  • 0:57:59 Simple Temporal Difference Learning I (Simple Value Iteration)
  • 1:03:58 Problemdimensionen beim RL
  • 1:07:04 Die Q-Funktion
  • 1:09:04 Q-Lernen Algorithmus
  • 1:10:38 Suchstrategien / Experimentieren
  • 1:11:16 Exploration vs. Exploitation
  • 1:12:31 Optimierung
  • 1:15:24 Repräsentation, Generalisierung
  • 1:15:43 Nichtdeterministischer MDP
  • 1:18:04 On-Policy Learning / Off-Policy Learning
  • 1:19:14 Lernen von Aktionssequenzen
  • 1:20:37 Eligibility Traces
  • 1:21:05 SARSA-Algorithmus mit Eligibility Traces
  • 1:21:29 Fahrstuhlsteuerung mit RL
  • 1:22:17 TD - Gammon
  • 1:23:12 BISAM

Laufzeit (hh:mm:ss)

01:24:34

Serie

Maschinelles Lernen 1 - Grundverfahren, WS 2018/19

Publiziert am

27.11.2018

Fachgebiet

Informatik

Lizenz

KITopen-Lizenz

Auflösung 1280 x 720 Pixel
Seitenverhältnis 16:9
Audiobitrate 128000 bps
Audio Kanäle 2
Audio Codec aac
Audio Abtastrate 48000 Hz
Gesamtbitrate 934439 bps
Farbraum yuv420p
Container mov,mp4,m4a,3gp,3g2,mj2
Medientyp video/mp4
Dauer 5074 s
Dateiname DIVA-2018-900_hd.mp4
Dateigröße 592.708.371 byte
Bildwiederholfrequenz 25
Videobitrate 800344 bps
Video Codec h264

Embed-Code