Обучение с подкреплением (курс лекций) / 2021

Материал из MachineLearning.

Перейти к: навигация, поиск

В отличие от классического машинного обучения, в обучении с подкреплением алгоритму на вход не поступает обучающая выборка. Вместо этого, обучение проводится "методом проб и ошибок": агент должен сам собрать данные в ходе взаимодействия с окружающим миром (средой) и на основе собранного опыта научиться максимизировать получаемый отклик - подкрепление, или награду. Курс направлен на изучение алгоритмов последних лет, показывающих state-of-the-art результаты во многих задачах дискретного и непрерывного управления за счёт совмещения классической теории с парадигмой глубинного обучения.

Читается в 3-м семестре для магистров каф. ММП.

Преподаватели: Кропотов Дмитрий, Бобров Евгений, Иванов Сергей, Темирчев Павел

Расписание: по вторникам в 12-15, ауд. 507

Канал в Telegram группе: ссылка

Содержание

Критерии оценки

В курсе предусмотрено пять лабораторных работ в формате ноутбуков и устный экзамен. Итоговая оценка по курсу в 10-балльной шкале рассчитывается по формуле:

Итоговая оценка = Округл.вверх (0.3 * Экз + 0.7 * Лаб)

Оценке 5 в пятибалльной шкале соответствует оценка 8 и выше, оценке 4 - оценка [6, 8), оценке 3 - промежуток [4, 6). Помимо баллов необходимо также выполнить следующие условия:

Итог Необходимые условия
5 сдано не менее 5 заданий, оценка за экзамен >= 6
4 сдано не менее 4 заданий, оценка за экзамен >= 4
3 сдано не менее 3 заданий, оценка за экзамен >= 4

Домашние задания

Сдавать лабораторные можно в течение недели после мягкого дедлайна. За некоторые задания можно будет получить бонусные баллы, о чем будет объявляться при выдаче задания. Максимальный балл за лабораторные - 100 баллов; итоговая оценка за лабораторные получается делением на десять.

Лабораторные, сданные позже недели после мягкого дедлайна, не приносят баллов, но учитываются в необходимых условиях для конкретной оценки (см. выше).

Лабораторная Ориентировочная дата выдачи
(может быть изменена!)
Срок Баллы Штраф
за день опоздания
CEM 14 сентября 1 неделя 10 -0.5
Dyn. prog. 28 сентября 1 неделя 10 -0.5
DQN 12 октября 2 недели 20 -1
A2C 2 ноября 2 недели 20 -1
PPO 23 ноября 2 недели 20 -1
MCTS 14 декабря 2 недели 20 -1

Экзамен

На экзамене все студенты берут случайный билет. В течение часа студент самостоятельно пишет ответ на экзаменационный вопрос. При этом можно пользоваться любыми материалами. Далее студент устно отвечает билет экзаменатору.

Список вопросов к экзамену: TBA

Расписание занятий

Занятие Материалы Дополнительные материалы
Лекция

7 сентября

Введение в курс. Кросс-энтропийный метод (CEM).
Лекция

14 сентября

Динамическое программирование. Value Iteration, Policy Iteration.
Семинар

14 сентября

Библиотека OpenAI gym. Реализация табличного кросс-энтропийного метода.
Лекция

21 сентября

TD-обучение. Deep Q-Network (DQN).

Страницы курса прошлых лет

2020й год

Материалы

Личные инструменты