Elements Of Reinforcement Learning Powerpoint-Präsentationsfolien

Folie 1 : Auf dieser Folie werden Elemente des Reinforcement Learning vorgestellt. Beginnen Sie mit der Angabe Ihres Firmennamens.
Folie 2 : Diese Folie zeigt die Agenda der Präsentation.
Folie 3 : Diese Folie zeigt das Inhaltsverzeichnis.
Folie 4 : Dies ist eine weitere Folie, die das Inhaltsverzeichnis fortsetzt.
Folie 5 : Diese Folie enthält den Titel für die Themen, die in der nächsten Vorlage behandelt werden sollen.
Folie 6 : Diese Folie gibt einen Überblick über das Unternehmen, das Reinforcement Learning anbietet.
Folie 7 : Diese Folie zeigt die Gründe, warum sich Kunden für das Reinforcement-Learning-Anbieterunternehmen für RL-Dienste entscheiden.
Folie 8 : Diese Folie hebt die Überschrift für den Inhalt hervor, der als Nächstes behandelt wird.
Folie 9 : Auf dieser Folie werden die Hauptgründe für den Einsatz von Reinforcement Learning aufgeführt.
Folie 10 : Diese Folie stellt den Titel der Ideen dar, die weiter besprochen werden sollen.
Folie 11 : Diese Folie gibt einen Überblick über Reinforcement Learning, eine rückkopplungsbasierte Technik des maschinellen Lernens.
Folie 12 : Auf dieser Folie werden die wichtigsten Merkmale des verstärkenden Lernens beschrieben, z. B. die Hit-or-Miss-Methode, verzögerte Anreize usw.
Folie 13 : Auf dieser Folie werden die beim Reinforcement Learning verwendeten Begriffe dargestellt, darunter Agent, Umgebung usw.
Folie 14 : Auf dieser Folie werden die wichtigsten Vorteile des Reinforcement Learning für komplexe Probleme vorgestellt.
Folie 15 : Diese Folie stellt die Herausforderungen beim Reinforcement Learning dar, die die Einführung von RL in realen Situationen verlangsamen.
Folie 16 : Diese Folie enthält die Überschrift für die als nächstes behandelten Themen.
Folie 17 : Diese Folie bietet einen Überblick über das Richtlinienelement des Reinforcement Learning, das das Verhalten des Agenten definiert.
Folie 18 : Auf dieser Folie geht es um das Belohnungssignalelement des verstärkenden Lernens.
Folie 19 : Diese Folie beschreibt ein weiteres Element des verstärkenden Lernens, nämlich die Wertfunktion.
Folie 20 : Diese Folie zeigt das Modellelement des Reinforcement Learning.
Folie 21 : Diese Folie zeigt den Titel der Themen, die weiter behandelt werden sollen.
Folie 22 : Diese Folie beschreibt die positive Verstärkungsart des Reinforcement Learning.
Folie 23 : Diese Folie stellt die negative Verstärkung dar, die das Verhalten des Agenten stärkt, um falsche Handlungen zu vermeiden.
Folie 24 : Diese Folie zeigt die Überschrift für den Inhalt, der weiter besprochen werden soll.
Folie 25 : Diese Folie befasst sich mit der Funktionsweise des verstärkenden Lernens, bei dem ein Agent in einer unbekannten Umgebung arbeitet, um ein Ziel zu erreichen, indem er bessere Entscheidungen trifft.
Folie 26 : Diese Folie stellt den Arbeitsablauf von Reinforcement-Learning-Modellen vor.
Folie 27 : Auf dieser Folie geht es um die drei Ansätze zur Implementierung von Reinforcement Learning in realen Situationen.
Folie 28 : Diese Folie enthält den Titel für die Themen, die weiter behandelt werden sollen.
Folie 29 : Diese Folie stellt das Markov-Entscheidungsprozessmodell des verstärkenden Lernens dar.
Folie 30 : Diese Folie beschreibt das Q-Learning-Modell des Reinforcement Learning, das zahlreiche aufeinanderfolgende Schritte enthält.
Folie 31 : Diese Folie zeigt das State Action Reward State Action-Lernmodell der Verstärkung.
Folie 32 : Diese Folie stellt das Deep-Q-Neuronale-Netzwerk-Modell des Verstärkungslernens dar, das in einer großen Raumumgebung hilfreich ist, um eine Tabelle zu definieren.
Folie 33 : Diese Folie enthält die Überschrift für den Inhalt, der weiter besprochen werden soll.
Folie 34 : Diese Folie zeigt die Anwendungen des Reinforcement Learning in verschiedenen Sektoren.
Folie 35 : Auf dieser Folie geht es darum, wie Reinforcement Learning das Spielerlebnis von Spielern verbessern kann, indem es durch Vorhersagemodelle eine unglaubliche Leistung bietet.
Folie 36 : Diese Folie beschreibt die Anwendung von Reinforcement Learning im Marketing, um das Problem zu überwinden, die richtige Zielgruppe zu finden und höhere Kapitalrenditen zu erzielen.
Folie 37 : Diese Folie stellt das verstärkende Lernen in der Bildverarbeitung dar, einschließlich verschiedener Schritte.
Folie 38 : Diese Folie beschreibt, wie Reinforcement Learning eingesetzt wird, um Robotern beizubringen, ihre Aufgaben wie Menschen auszuführen.
Folie 39 : Diese Folie zeigt die Anwendung von Reinforcement Learning im Gesundheitswesen.
Folie 40 : Auf dieser Folie geht es darum, wie Reinforcement Learning den Rundfunkjournalismus verbessern kann.
Folie 41 : Diese Folie beschreibt die Anwendung von Reinforcement Learning im Fertigungsbereich.
Folie 42 : Diese Folie beschreibt Beispiele für verstärkendes Lernen wie Robotik, AlphaGo und autonomes Fahren.
Folie 43 : Diese Folie enthält den Titel für die Themen, die weiter behandelt werden sollen.
Folie 44 : Auf dieser Folie wird erläutert, wie sich verstärkendes Lernen vom überwachten, unbeaufsichtigten und halbüberwachten Lernen unterscheidet.
Folie 45 : Auf dieser Folie geht es um den Vergleich zwischen verstärkendem Lernen und überwachtem Lernen basierend auf verschiedenen Parametern.
Folie 46 : Diese Folie stellt die Beziehung zwischen Reinforcement Learning, Deep Learning und Machine Learning dar und stellt keinen offensichtlichen Unterschied zwischen den dreien fest.
Folie 47 : Diese Folie deckt die Überschrift für den Inhalt ab, der weiter besprochen wird.
Folie 48 : Diese Folie zeigt das Schulungsprogramm zur Stärkung des Lernens für Mitarbeiter in der Organisation.
Folie 49 : Auf dieser Folie wird der Titel der Ideen erläutert, die in der nächsten Vorlage besprochen werden sollen.
Folie 50 : Diese Folie stellt die Preise für die Erstellung von Reinforcement-Learning-Modellen dar.
Folie 51 : Diese Folie enthält den Titel für die Themen, die weiter besprochen werden sollen.
Folie 52 : Diese Folie zeigt den Zeitplan für das Reinforcement-Learning-Projekt.
Folie 53 : Diese Folie zeigt den Titel des Inhalts, der weiter behandelt wird.
Folie 54 : Diese Folie veranschaulicht die Roadmap für das Reinforcement-Learning-Projekt.
Folie 55 : Diese Folie enthält den Titel für die als nächstes behandelten Themen.
Folie 56 : Diese Folie stellt das Leistungsverfolgungs-Dashboard für das Reinforcement-Learning-Modell basierend auf verschiedenen Zeitrahmen und Kategorien dar.
Folie 57 : Dies ist die Folie zum Verstärken der Symbole, die alle im Plan verwendeten Symbole enthält.
Folie 58 : Diese Folie zeigt die zusätzlichen Unternehmensinformationen.
Folie 59 : Das ist unsere Missionsfolie. Geben Sie hier die Mission Ihrer Organisation an.
Folie 60 : Dies ist eine Folie über uns, die die Informationen der Organisation darstellt.
Folie 61 : Diese Folie zeigt den 30-60-90-Tage-Plan für eine effiziente Planung.
Folie 62 : Diese Folie zeigt die Lupe für kleinste Details.
Folie 63 : Dies ist die Venn-Diagramm-Folie für relevante Unternehmensinformationen.
Folie 64 : Diese Folie enthält die wichtigen Hinweise für Erinnerungen und Fristen.
Folie 65 : Dies ist die Puzzle-Folie mit zugehörigen Bildern.
Folie 66 : Dies ist die Dankesfolie für die Anerkennung.