Reinforcement Learning Workflows for AI | MATLAB Oil and Gas Conference 2019
From the series: MATLAB Oil and Gas Conference 2019
Reinforcement learning allows you to solve control problems using deep learning without using labeled data. Instead, it uses a model of your system that captures the appropriate dynamics of the environment and learns through performing multiple simulations. This simulation data is used to train a policy which is often represented by a deep neural network that would then replace your traditional controller or decision-making system.
In this talk, you will learn how to use Reinforcement Learning Toolbox™ and other MathWorks products to set up your environment models, define the policy and its various hyperparameters, and scale training through parallel computing to improve performance.
Published: 3 Jan 2020
Related Products
Learn More
Featured Product
Reinforcement Learning Toolbox
Up Next:
Related Videos:
Seleccione un país/idioma
Seleccione un país/idioma para obtener contenido traducido, si está disponible, y ver eventos y ofertas de productos y servicios locales. Según su ubicación geográfica, recomendamos que seleccione: .
También puede seleccionar uno de estos países/idiomas:
Cómo obtener el mejor rendimiento
Seleccione China (en idioma chino o inglés) para obtener el mejor rendimiento. Los sitios web de otros países no están optimizados para ser accedidos desde su ubicación geográfica.
América
- América Latina (Español)
- Canada (English)
- United States (English)
Europa
- Belgium (English)
- Denmark (English)
- Deutschland (Deutsch)
- España (Español)
- Finland (English)
- France (Français)
- Ireland (English)
- Italia (Italiano)
- Luxembourg (English)
- Netherlands (English)
- Norway (English)
- Österreich (Deutsch)
- Portugal (English)
- Sweden (English)
- Switzerland
- United Kingdom (English)
Asia-Pacífico
- Australia (English)
- India (English)
- New Zealand (English)
- 中国
- 日本Japanese (日本語)
- 한국Korean (한국어)