Ich werde Reinforcement-Learning-Algorithmen für jeden Anwendungsfall implementieren

Ich werde Reinforcement-Learning-Algorithmen von den Grundlagen bis zu fortgeschrittenen Techniken umsetzen

Möchtest du modernste Reinforcement-Learning-Techniken (RL) in dein Projekt integrieren? Ich liefere komplette RL-Lösungen, von klassischen Methoden bis zu den neuesten Policy-Gradient-Ansätzen, maßgeschneidert auf deinen speziellen Anwendungsfall.

Was ich anbiete:

Grundlegendes RL: TD-Learning, Monte Carlo, SARSA, Q-Learning

Tiefes RL: DQN mit Replay-Puffern, Zielnetzwerke

Fortgeschrittenes RL: REINFORCE, Actor-Critic, A2C, PPO, TRPO, DDPG, TD3, SAC

Anwendungsfälle:

Klassische Steuerung (CartPole, MountainCar, GridWorld)

Robotik & kontinuierliche Steuerung (Pendulum, MuJoCo)

Individuelle Bereiche (Finanzen, Empfehlungssysteme, Spiel-KI)

Was du bekommst:

Sauberen, gut dokumentierten PyTorch/TensorFlow-Code

Integration in OpenAI Gym oder individuelle Umgebungen

Trainingskurven, Evaluierung und Optimierungstipps