Reinforcement Learning IT Powerpoint-Präsentationsfolien

Folie 1 : Diese Folie stellt Reinforcement Learning vor. 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 des Anbieters von Reinforcement Learning.
Folie 7 : Diese Folie zeigt die Gründe für Kunden, die sich für das Unternehmen des Anbieters von Reinforcement Learning für RL-Dienste entschieden haben.
Folie 8 : Diese Folie hebt die Überschrift für den als nächstes zu behandelnden Inhalt hervor.
Folie 9 : Diese Folie nennt die Hauptgründe für den Einsatz von Reinforcement Learning.
Folie 10 : Diese Folie zeigt den Titel für die weiter zu diskutierenden Ideen.
Folie 11 : Diese Folie gibt einen Überblick über Reinforcement Learning, eine Feedback-basierte Technik des maschinellen Lernens.
Folie 12 : Diese Folie beschreibt die Hauptmerkmale des bestärkenden Lernens wie die Hit-or-Miss-Methode, verzögerte Anreize usw.
Folie 13 : Diese Folie zeigt die Begriffe, die beim Reinforcement Learning verwendet werden, einschließlich Agent, Umgebung usw.
Folie 14 : Diese Folie präsentiert die Hauptvorteile des bestärkenden Lernens, das sich auf komplexe Probleme bezieht.
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 skizziert ein weiteres Element des bestärkenden Lernens, nämlich die Wertfunktion.
Folie 20 : Diese Folie zeigt das Modellelement des Reinforcement Learning.
Folie 21 : Diese Folie zeigt den Titel für die weiter zu behandelnden Themen.
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 verstärkt, um falsche Handlungen zu vermeiden.
Folie 24 : Diese Folie zeigt die Überschrift für die weiter zu diskutierenden Inhalte.
Folie 25 : Diese Folie befasst sich mit der Funktionsweise des Verstärkungslernens, bei dem ein Agent in einer unbekannten Umgebung arbeitet, um ein Ziel zu erreichen, indem er bessere Entscheidungen trifft.
Folie 26 : Diese Folie zeigt den Arbeitsablauf von Reinforcement-Learning-Modellen.
Folie 27 : Diese Folie spricht über die drei Ansätze zur Implementierung von Reinforcement Learning in realen Situationen.
Folie 28 : Diese Folie enthält den Titel für die weiter zu behandelnden Themen.
Folie 29 : Diese Folie repräsentiert das Markov-Entscheidungsprozessmodell des bestärkenden Lernens.
Folie 30 : Diese Folie beschreibt das Q-Learning-Modell des bestärkenden Lernens, das zahlreiche aufeinanderfolgende Schritte enthält.
Folie 31 : Diese Folie zeigt das Lernmodell der Zustandsaktion Belohnung Zustandsaktion der Verstärkung.
Folie 32 : Diese Folie stellt das neuronale Deep-Q-Netzwerkmodell des bestärkenden Lernens dar, das in einer großräumigen Umgebung hilfreich ist, um eine Tabelle zu definieren.
Folie 33 : Diese Folie enthält die Überschrift für die weiter zu diskutierenden Inhalte.
Folie 34 : Diese Folie zeigt die Anwendungen von Reinforcement Learning in verschiedenen Sektoren.
Folie 35 : Diese Folie spricht darüber, wie Verstärkungslernen das Spielerlebnis von Spielern verbessern kann, indem es durch Vorhersagemodelle eine unglaubliche Leistung bietet.
Folie 36 : Diese Folie skizziert die Anwendung von Reinforcement Learning im Marketing, um das Problem zu überwinden, das richtige Publikum und höhere Renditen zu finden.
Folie 37 : Diese Folie stellt Reinforcement Learning in der Bildverarbeitung dar, einschließlich verschiedener Schritte.
Folie 38 : Diese Folie beschreibt, wie Reinforcement Learning verwendet wird, um Roboter so zu trainieren, dass sie ihre Aufgaben wie Menschen erledigen.
Folie 39 : Diese Folie zeigt die Anwendung von Reinforcement Learning in der Gesundheitsabteilung.
Folie 40 : Diese Folie spricht darüber, 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 Reinforcement Learning wie Robotik, AlphaGo und autonomes Fahren.
Folie 43 : Diese Folie enthält den Titel für die weiter zu behandelnden Themen.
Folie 44 : Diese Folie beschreibt, wie sich bestärkendes Lernen von überwachtem, unüberwachtem und halbüberwachtem Lernen unterscheidet.
Folie 45 : Diese Folie behandelt den Vergleich zwischen bestärkendem Lernen und überwachtem Lernen anhand verschiedener Parameter.
Folie 46 : Diese Folie stellt die Beziehung zwischen Reinforcement Learning, Deep Learning und maschinellem Lernen dar und gibt keinen offensichtlichen Unterschied zwischen den dreien an.
Folie 47 : Diese Folie enthält die Überschrift für die weiter zu diskutierenden Inhalte.
Folie 48 : Diese Folie zeigt das Schulungsprogramm für verstärktes Lernen für Mitarbeiter in der Organisation.
Folie 49 : Diese Folie erläutert den Titel für die Ideen, die in der nächsten Vorlage diskutiert werden sollen.
Folie 50 : Diese Folie zeigt die Preise für den Aufbau von Reinforcement-Learning-Modellen.
Folie 51 : Diese Folie enthält die Titel für die weiter zu diskutierenden Themen.
Folie 52 : Diese Folie zeigt den Zeitplan für das Reinforcement-Learning-Projekt.
Folie 53 : Diese Folie zeigt den Titel für den weiter zu behandelnden Inhalt.
Folie 54 : Diese Folie veranschaulicht die Roadmap für das Projekt „Bestärkendes Lernen“.
Folie 55 : Diese Folie enthält den Titel für die als nächstes behandelten Themen.
Folie 56 : Diese Folie stellt das Performance-Tracking-Dashboard für das Reinforcement-Learning-Modell basierend auf verschiedenen Zeitrahmen und Kategorien dar.
Folie 57 : Dies ist die Symbolfolie Reinforcement Learning, die alle im Plan verwendeten Symbole enthält.
Folie 58 : Diese Folie zeigt die zusätzlichen Unternehmensinformationen.
Folie 59 : Dies ist unsere Missionsfolie. Geben Sie in diesem die Mission Ihrer Organisation an.
Folie 60 : Dies ist die 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 Folie des Venn-Diagramms für relevante Unternehmensinformationen.
Folie 64 : Diese Folie enthält die wichtigen Hinweise für Erinnerungen und Fristen.
Folie 65 : Dies ist die Puzzle-Folie mit verwandten Bildern.
Folie 66 : Dies ist die Dankesfolie für die Bestätigung.