Arten von Reinforcement Learning IT-Powerpoint-Präsentationsfolien

Folie 1 : Auf dieser Folie werden Arten des Reinforcement Learning (IT) vorgestellt. Geben Sie Ihren Firmennamen an und beginnen Sie.
Folie 2 : Diese Folie zeigt die Agenda der Präsentation.
Folie 3 : Diese Folie zeigt das Inhaltsverzeichnis der Präsentation.
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 auf Feedback basierende 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 stellt einen Überblick über das Policy-Element des Reinforcement Learning dar, das das Verhalten des Agenten definiert.
Folie 18 : Diese Folie spricht über das Belohnungssignalelement des bestärkenden Lernens.
Folie 19 : Diese Folie zeigt das Modellelement des Reinforcement Learning.
Folie 20 : Diese Folie zeigt den Titel für die weiter zu behandelnden Themen.
Folie 21 : Diese Folie beschreibt die positive Verstärkungsart des Reinforcement Learning.
Folie 22 : Diese Folie stellt die negative Verstärkung dar, die das Verhalten des Agenten verstärkt, um falsche Handlungen zu vermeiden.
Folie 23 : Diese Folie zeigt die Überschrift für die weiter zu diskutierenden Inhalte.
Folie 24 : 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 25 : Diese Folie zeigt den Arbeitsablauf von Reinforcement-Learning-Modellen.
Folie 26 : Diese Folie spricht über die drei Ansätze zur Implementierung von Reinforcement Learning in realen Situationen.
Folie 27 : Diese Folie enthält den Titel für die weiter zu behandelnden Themen.
Folie 28 : Diese Folie repräsentiert das Markov-Entscheidungsprozessmodell des bestärkenden Lernens.
Folie 29 : Diese Folie beschreibt das Q-Learning-Modell des bestärkenden Lernens, das zahlreiche aufeinanderfolgende Schritte enthält.
Folie 30 : Diese Folie zeigt das Lernmodell der Zustandsaktion Belohnung Zustandsaktion der Verstärkung.
Folie 31 : 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 32 : Diese Folie enthält die Überschrift für die weiter zu diskutierenden Inhalte.
Folie 33 : Diese Folie zeigt die Anwendungen von Reinforcement Learning in verschiedenen Sektoren.
Folie 34 : Auf dieser Folie geht es darum, wie Reinforcement Learning das Spielerlebnis von Spielern verbessern kann, indem es durch Vorhersagemodelle eine unglaubliche Leistung bietet.
Folie 35 : 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 36 : Diese Folie stellt das verstärkende Lernen in der Bildverarbeitung dar, einschließlich verschiedener Schritte.
Folie 37 : Auf dieser Folie wird erläutert, wie Reinforcement Learning eingesetzt wird, um Robotern beizubringen, ihre Aufgaben wie Menschen auszuführen.
Folie 38 : Diese Folie zeigt die Anwendung von Reinforcement Learning im Gesundheitswesen.
Folie 39 : Auf dieser Folie geht es darum, wie Reinforcement Learning den Rundfunkjournalismus verbessern kann.
Folie 40 : Diese Folie beschreibt die Anwendung von Reinforcement Learning im Fertigungsbereich.
Folie 41 : Diese Folie beschreibt Beispiele für verstärkendes Lernen wie Robotik, AlphaGo und autonomes Fahren.
Folie 42 : Diese Folie enthält den Titel für die Themen, die weiter behandelt werden sollen.
Folie 43 : Auf dieser Folie wird erläutert, wie sich verstärkendes Lernen vom überwachten, unbeaufsichtigten und halbüberwachten Lernen unterscheidet.
Folie 44 : Auf dieser Folie geht es um den Vergleich zwischen verstärkendem Lernen und überwachtem Lernen basierend auf verschiedenen Parametern.
Folie 45 : Diese Folie stellt die Beziehung zwischen Reinforcement Learning, Deep Learning und Machine Learning dar und stellt keinen offensichtlichen Unterschied zwischen den dreien fest.
Folie 46 : Diese Folie deckt die Überschrift für den Inhalt ab, der weiter besprochen wird.
Folie 47 : Diese Folie zeigt das Schulungsprogramm zum verstärkten Lernen für Mitarbeiter in der Organisation.
Folie 48 : Auf dieser Folie wird der Titel der Ideen erläutert, die in der nächsten Vorlage besprochen werden sollen.
Folie 49 : Diese Folie stellt die Preise für die Erstellung von Reinforcement-Learning-Modellen dar.
Folie 50 : Diese Folie enthält den Titel für die Themen, die weiter besprochen werden sollen.
Folie 51 : Diese Folie zeigt den Zeitplan für das Reinforcement-Learning-Projekt.
Folie 52 : Diese Folie zeigt den Titel des Inhalts, der weiter behandelt wird.
Folie 53 : Diese Folie veranschaulicht die Roadmap für das Reinforcement-Learning-Projekt.
Folie 54 : Diese Folie hebt Titel für Themen hervor, die als nächstes in der Vorlage behandelt werden sollen.
Folie 55 : Diese Folie stellt das Leistungsverfolgungs-Dashboard für das Reinforcement-Learning-Modell basierend auf verschiedenen Zeitrahmen und Kategorien dar.
Folie 56 : Diese Folie enthält alle in dieser Präsentation verwendeten Symbole.
Folie 57 : Diese Folie trägt den Titel „Zusätzliche Folien zum Weiterkommen“.
Folie 58 : Dies ist die Folie „Unsere Mission“ mit zugehörigen Bildern und Texten.
Folie 59 : Die Folie „Über uns“ zeigt Unternehmensspezifikationen usw.
Folie 60 : Diese Folie präsentiert Roadmap mit zusätzlichen Textfeldern.
Folie 61 : Dies ist eine Folie mit Zitaten, um Botschaften, Überzeugungen usw. zu vermitteln.
Folie 62 : Diese Folie enthält ein Puzzle mit zugehörigen Symbolen und Text.
Folie 63 : Diese Folie zeigt Haftnotizen. Veröffentlichen Sie hier Ihre wichtigen Notizen.
Folie 64 : Dies ist eine Dankesfolie mit Adresse, Kontaktnummern und E-Mail-Adresse.