SARSA Reinforcement Learning IT Powerpoint-Präsentationsfolien

Folie 1 : Diese Folie stellt SARSA Reinforcement Learning (IT) vor. Geben Sie Ihren Firmennamen an und beginnen Sie.
Folie 2 : Dies ist eine Agenda-Folie. Geben Sie hier Ihre Agenda an.
Folie 3 : Diese Folie zeigt das Inhaltsverzeichnis der Präsentation.
Folie 4 : Diese Folie zeigt auch das Inhaltsverzeichnis der Präsentation.
Folie 5 : Diese Folie zeigt Titel für Themen, die als nächstes in der Vorlage behandelt werden sollen.
Folie 6 : Diese Folie bietet 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 zeigt Titel für Themen, die als nächstes in der Vorlage behandelt werden sollen.
Folie 9 : Diese Folie zeigt die Gründe für den Einsatz von Reinforcement Learning.
Folie 10 : Diese Folie zeigt Titel für Themen, die als nächstes in der Vorlage behandelt werden sollen.
Folie 11 : Diese Folie bietet einen Überblick über Reinforcement Learning, eine rückkopplungsbasierte Technik des maschinellen Lernens.
Folie 12 : Diese Folie beschreibt die Hauptmerkmale des verstärkenden Lernens.
Folie 13 : Auf dieser Folie werden die beim Reinforcement Learning verwendeten Begriffe vorgestellt.
Folie 14 : Diese Folie zeigt die Vorteile des verstärkenden Lernens, das auf komplexe Probleme anwendbar ist.
Folie 15 : Diese Folie stellt die Herausforderungen beim Reinforcement Learning dar, die die Einführung von RL in realen Situationen verlangsamen.
Folie 16 : Diese Folie zeigt Titel für Themen, die als nächstes in der Vorlage behandelt werden sollen.
Folie 17 : Diese Folie gibt einen Überblick über das politische Element des verstärkenden Lernens.
Folie 18 : Diese Folie beschreibt das Belohnungssignalelement des verstärkenden Lernens.
Folie 19 : Diese Folie beschreibt ein weiteres Element des verstärkenden Lernens, nämlich die Wertfunktion.
Folie 20 : Diese Folie stellt ein Modellelement des verstärkenden Lernens vor, das das Verhalten der Umgebung nachahmt.
Folie 21 : Diese Folie zeigt Titel für Themen, die als nächstes in der Vorlage behandelt werden sollen.
Folie 22 : Diese Folie beschreibt den positiven Verstärkungstyp von RL.
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 Titel für Themen, die als nächstes in der Vorlage behandelt werden sollen.
Folie 25 : Diese Folie beschreibt die Funktionsweise des Reinforcement Learning.
Folie 26 : Diese Folie stellt den Arbeitsablauf von Reinforcement-Learning-Modellen dar.
Folie 27 : Diese Folie beschreibt die drei Ansätze zur Implementierung von Reinforcement Learning in realen Situationen.
Folie 28 : Diese Folie zeigt Titel für Themen, die als nächstes in der Vorlage behandelt werden sollen.
Folie 29 : Auf dieser Folie wird das Markov-Entscheidungsprozessmodell des verstärkenden Lernens vorgestellt.
Folie 30 : Diese Folie beschreibt das Q-Learning-Modell des Reinforcement Learning.
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 Reinforcement Learning dar, das Q-Learning unter Verwendung neuronaler Netzwerke ist.
Folie 33 : Diese Folie zeigt Titel für Themen, die als nächstes in der Vorlage behandelt werden sollen.
Folie 34 : Diese Folie stellt die Anwendungen des Reinforcement Learning in verschiedenen Sektoren vor.
Folie 35 : Diese Folie beschreibt, wie Reinforcement Learning das Spielerlebnis von Spielern verbessern kann.
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 : Auf dieser Folie wird Verstärkungslernen in der Bildverarbeitung vorgestellt.
Folie 38 : Auf dieser Folie wird beschrieben, wie Reinforcement Learning eingesetzt wird, um Robotern beizubringen, ihre Aufgaben wie Menschen auszuführen.
Folie 39 : Diese Folie stellt die Anwendung von Reinforcement Learning in Gesundheitsabteilungen vor.
Folie 40 : Auf dieser Folie wird beschrieben, wie Reinforcement Learning den Rundfunkjournalismus verbessern kann.
Folie 41 : Auf dieser Folie wird die Anwendung von Reinforcement Learning im Fertigungsbereich vorgestellt.
Folie 42 : Diese Folie beschreibt Beispiele für verstärkendes Lernen wie Robotik, AlphaGo und autonomes Fahren.
Folie 43 : Diese Folie zeigt Titel für Themen, die als nächstes in der Vorlage behandelt werden sollen.
Folie 44 : Diese Folie zeigt, wie sich verstärkendes Lernen vom überwachten, unbeaufsichtigten und halbüberwachten Lernen unterscheidet.
Folie 45 : Diese Folie beschreibt den Vergleich zwischen verstärkendem Lernen und überwachtem Lernen.
Folie 46 : Diese Folie stellt die Beziehung zwischen Reinforcement Learning, Deep Learning und maschinellem Lernen dar.
Folie 47 : Diese Folie zeigt Titel für Themen, die als nächstes in der Vorlage behandelt werden sollen.
Folie 48 : Diese Folie zeigt das Schulungsprogramm zur Stärkung des Lernens für Mitarbeiter in der Organisation.
Folie 49 : Diese Folie zeigt Titel für Themen, die als nächstes in der Vorlage behandelt werden sollen.
Folie 50 : Auf dieser Folie werden die Preise für die Erstellung von Reinforcement-Learning-Modellen vorgestellt.
Folie 51 : Diese Folie zeigt Titel für Themen, die als nächstes in der Vorlage behandelt werden sollen.
Folie 52 : Diese Folie zeigt den Zeitplan für das Reinforcement-Learning-Projekt.
Folie 53 : Diese Folie zeigt Titel für Themen, die als nächstes in der Vorlage behandelt werden sollen.
Folie 54 : Diese Folie zeigt die Roadmap für das Reinforcement-Learning-Projekt.
Folie 55 : Diese Folie zeigt Titel für Themen, die als nächstes in der Vorlage behandelt werden sollen.
Folie 56 : Diese Folie präsentiert das Leistungsverfolgungs-Dashboard für das Reinforcement-Learning-Modell.
Folie 57 : Diese Folie zeigt alle in der Präsentation enthaltenen Symbole.
Folie 58 : Diese Folie trägt den Titel „Zusätzliche Folien zum Weiterkommen“.
Folie 59 : Dies ist eine Folie zur Ideengenerierung, auf der Sie eine neue Idee darlegen oder Informationen, Spezifikationen usw. hervorheben können.
Folie 60 : Auf dieser Folie wird eine Mindmap mit zugehörigen Bildern angezeigt.
Folie 61 : Diese Folie präsentiert Roadmap mit zusätzlichen Textfeldern.
Folie 62 : Diese Folie zeigt eine Lupe, um Informationen, Spezifikationen usw. hervorzuheben.
Folie 63 : Diese Folie zeigt Haftnotizen. Veröffentlichen Sie hier Ihre wichtigen Notizen.
Folie 64 : Dies ist eine Timeline-Folie. Zeigen Sie hier Daten zu Zeitintervallen an.
Folie 65 : Dies ist eine Dankesfolie mit Adresse, Kontaktnummern und E-Mail-Adresse.