Reinforcement Learning – Ein umfassender Leitfaden zur Transformation von Branchen mit KI-CD

Folie 1 : Diese Folie stellt Reinforcement Learning vor: Ein umfassender Leitfaden für die Transformation von Industrien. Geben Sie Ihren Firmennamen an und beginnen Sie.
Folie 2 : Diese Folie ist eine Agenda-Folie. Geben Sie hier Ihre Agenda an.
Folie 3 : Diese Folie zeigt ein Inhaltsverzeichnis für die Präsentation.
Folie 4 : Diese Folie ist eine Einführungsfolie.
Folie 5 : Diese Folie bietet einen allgemeinen Überblick über bestärkendes Lernen, das KI-Entwicklern beim Aufbau neuer ML-Modelle helfen kann.
Folie 6 : Diese Folie zeigt wichtige Elemente des bestärkenden Lernens, die KI-Entwicklern beim Aufbau neuer ML-Modelle helfen können.
Folie 7 : Diese Folie stellt vier Phasen des bestärkenden Lernens vor, die KI-Entwicklern helfen können, ML-Modelle zu verstehen und zu erstellen.
Folie 8 : Diese Folie ist eine Fortsetzung der vorherigen Folie.
Folie 9 : Diese Folie bringt vier Hauptvorteile des bestärkenden Lernens mit sich, die Entwicklern helfen können, mehr über seine Qualitäten zu erfahren.
Folie 10 : Auf dieser Folie wird der Unterschied zwischen überwachtem, unbeaufsichtigtem und verstärkungsbasiertem Lernen vorgestellt, um Entwicklern beim Sortieren ihrer Prioritäten zu helfen.
Folie 11 : Diese Folie ist eine Einführungsfolie.
Folie 12 : Diese Folie umfasst vier Haupttypen von Reinforcement-Learning-Modellen und -Algorithmen, die von Programmierern für mehrere Anwendungsfälle verwendet werden können.
Folie 13 : Diese Folie zeigt, wie der Markov-Entscheidungsprozess funktioniert, zusammen mit seinen wichtigsten Anwendungsfällen, auf die sich Geschäftsleute und Industrieexperten beziehen können.
Folie 14 : Auf dieser Folie wurde die Funktionsweise des SARSA-Prozesses (State Action Reward State Action) sowie seine wichtigsten Anwendungsfälle beschrieben, auf die sich Geschäftsleute und Industrieexperten beziehen können.
Folie 15 : Diese Folie zeigt die Funktionsweise des Q-Learning-Prozesses und seine wichtigsten Anwendungsfälle, auf die sich Geschäftsleute und Industrieexperten beziehen können.
Folie 16 : Diese Folie ist eine Fortsetzung der vorherigen Folie.
Folie 17 : Diese Folie umfasst vier Hauptanwendungen des verstärkenden Lernens in der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP).
Folie 18 : Auf dieser Folie werden vier Haupttypen des verstärkenden Lernens in der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) vorgestellt.
Folie 19 : Auf dieser Folie werden aktuelle Entwicklungen des Reinforcement Learning in der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) erwähnt, auf die sich KI-Entwickler beziehen können.
Folie 20 : Auf dieser Folie werden Trainingsbibliotheken für Reinforcement Learning in der Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP) vorgeschlagen, auf die sich KI-Entwickler beziehen können.
Folie 21 : Diese Folie ist eine Einführungsfolie.
Folie 22 : Diese Folie zeigt einen Überblick über das verstärkende Lernen aus menschlichem Feedback.
Folie 23 : Diese Folie beleuchtet den dreistufigen Prozess, wie verstärkendes Lernen aus menschlichem Feedback funktioniert.
Folie 24 : Auf dieser Folie werden die wichtigsten Anwendungsfälle des verstärkenden Lernens aus menschlichen Rückmeldungen (RLHF) aus der Praxis erläutert.
Folie 25 : Diese Folie ist eine Einführungsfolie.
Folie 26 : Diese Folie vermittelt wichtige Anwendungen des bestärkenden Lernens, die KI-Entwicklern dabei helfen können, verschiedene Software zu verstehen und zu erstellen.
Folie 27 : Diese Folie ist eine Einführungsfolie.
Folie 28 : Diese Folie zeigt, wie Reinforcement Learning digitalen Vermarktern dabei helfen kann, Gebote abzugeben und viel Geld bei der Werbung zu sparen.
Folie 29 : Auf dieser Folie erfahren Sie, wie Reinforcement Learning digitalen Vermarktern dabei helfen kann, ihren Customer Lifetime Value zu steigern.
Folie 30 : Diese Folie ist eine Einführungsfolie.
Folie 31 : Diese Folie zeigt, wie Reinforcement Learning digitalen Vermarktern dabei helfen kann, ihren Customer Lifetime Value zu steigern.
Folie 32 : Auf dieser Folie erfahren Sie, wie Reinforcement Learning Managern dabei helfen kann, den Betrieb ihrer E-Commerce-Website zu verbessern.
Folie 33 : Diese Folie konzentriert sich darauf, wie überwachtes, unbeaufsichtigtes und verstärkendes Lernen zusammenwirken, um Effizienz im Einzelhandelsbetrieb zu erreichen.
Folie 34 : Diese Folie ist eine Einführungsfolie.
Folie 35 : Auf dieser Folie wird vorgeschlagen, wie Mitarbeiter, Manager oder Händler im Finanzsektor Reinforcement Learning nutzen können, um ihre Routineabläufe zu verbessern.
Folie 36 : Diese Folie ist eine Fortsetzung der vorherigen Folie.
Folie 37 : Diese Folie zeigt, wie Reinforcement Learning Finanzmanagern dabei helfen kann, eine Strategie zur Portfolioerstellung zu entwickeln.
Folie 38 : Diese Folie ist eine Einführungsfolie.
Folie 39 : Diese Folie zeigt, wie Reinforcement Learning in Spielumgebungen funktioniert und hilft Entwicklern bei Hintergrundprozessen.
Folie 40 : Diese Folie zeigt Reinforcement-Learning-Anwendungen in Spielumgebungen, die Entwicklern bei Hintergrundprozessen helfen können.
Folie 41 : Diese Folie ist eine Einführungsfolie.
Folie 42 : Auf dieser Folie erfahren Sie, wie Reinforcement Learning im Internet der Dinge (IoT) funktioniert.
Folie 43 : Auf dieser Folie wird erläutert, wie Reinforcement Learning in verschiedenen Bereichen der Internet-of-Things-Umgebung (IoT) eingesetzt werden kann.
Folie 44 : Diese Folie ist eine Einführungsfolie.
Folie 45 : Diese Folie zeigt, wie bestärkendes Lernen beim Einsatz unter industriellen Automatisierungsbedingungen funktioniert.
Folie 46 : Diese Folie zeigt, wie Reinforcement Learning in verschiedenen Bereichen der Robotikumgebung eingesetzt werden kann.
Folie 47 : Auf dieser Folie geht es darum, wie Reinforcement Learning genutzt werden kann, um das Verhalten von Chatbots zu beeinflussen und ihre Leistung zu verbessern.
Folie 48 : Diese Folie zeigt, wie Reinforcement Learning zur Verbesserung der Gesamtleistung in der Logistik und Lieferkette eingesetzt werden kann.
Folie 49 : Auf dieser Folie wird erläutert, wie Gesundheitsexperten ihren Routinebetrieb mithilfe von Reinforcement Learning verbessern können.
Folie 50 : Diese Folie ist eine Einführungsfolie.
Folie 51 : Diese Folie zeigt die Herausforderungen bei der Verwendung von Reinforcement-Learning-Modellen, um Entwickler auf unsichere Situationen aufmerksam zu machen.
Folie 52 : Diese Folie ist eine Fortsetzung der vorherigen Folie.
Folie 53 : Diese Folie ist eine Einführungsfolie.
Folie 54 : Diese Folie stellt die wichtigsten zukünftigen Trends beim Reinforcement Learning dar.
Folie 55 : Diese Folie zeigt alle in der Präsentation enthaltenen Symbole.
Folie 56 : Diese Folie trägt den Titel „Zusätzliche Folien für den weiteren Weg“.
Folie 57 : Diese Folie bietet einen 30-60-90-Tage-Plan mit Textfeldern.
Folie 58 : Bei dieser Folie handelt es sich um eine Folie zur Ideengenerierung, auf der Sie eine neue Idee darlegen oder Informationen, Spezifikationen usw. hervorheben können.
Folie 59 : Diese Folie präsentiert eine Roadmap mit zusätzlichen Textfeldern.
Folie 60 : Diese Folie zeigt Haftnotizen. Veröffentlichen Sie hier Ihre wichtigen Notizen.
Folie 61 : Diese Folie enthält ein Puzzle mit zugehörigen Symbolen und Text.
Folie 62 : Diese Folie ist eine Dankesfolie mit Adresse, Kontaktnummern und E-Mail-Adresse.