Eu treinarei um agente de aprendizado por reforço profundo para você

Engenheiro de pesquisa experiente em Visão Computacional em Aprendizado por Reforço, com habilidade em treinar agentes de aprendizado por reforço.

Trabalhos anteriores incluem:

• Implementação de artigos de pesquisa.
• Agentes de Q learning para jogar jogos single e multiplayer.
• Treinamento na maioria dos ambientes do OpenAI Gym.
• Treinamento de DQN usando apenas NumPy do zero.
• Treinamento de múltiplos agentes personalizados.
• Treinamento de qualquer agente de Aprendizado por Reforço em ambientes personalizados.

Oferecendo implementação de ponta de algoritmos de aprendizado por reforço para seus ambientes personalizados ou ambientes do OpenAI gymnasium.

Capaz de lidar tanto com ambientes simples quanto complexos.

• Proficiente em MDPs, TD e Q-learning.
• DQN (Deep Q-Networks)
• PPO (Proximal Policy Optimization)
• TRPO (Trust Region Policy Optimization)
• Métodos Actor-Critic
• A2C (Advantage Actor-Critic)
• A3C (Asynchronous Advantage Actor-Critic)
• Métodos Monte Carlo
• DDPG (Deep Deterministic Policy Gradient)
• SAC (Soft Actor-Critic)
• HER (Hindsight Experience Replay)
• ACER (Actor-Critic com Replay de Experiência)

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