Certificate in Reinforcement Learning for Business Analytics
-- अभी देख रहे हैंThe Certificate in Reinforcement Learning for Business Analytics is a comprehensive course that equips learners with essential skills in reinforcement learning, a powerful AI technique for making decisions in complex, uncertain environments. This course is crucial in today's data-driven business world, where reinforcement learning is being used to optimize processes, improve customer experiences, and drive business growth.
5,791+
Students enrolled
GBP £ 140
GBP £ 202
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इस पाठ्यक्रम के बारे में
100% ऑनलाइन
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पूरा करने में 2 महीने
सप्ताह में 2-3 घंटे
कभी भी शुरू करें
कोई प्रतीक्षा अवधि नहीं
पाठ्यक्रम विवरण
• Introduction to Reinforcement Learning – Understanding the basics of reinforcement learning, its applications, and how it differs from other machine learning techniques.
• Markov Decision Processes – Learning about Markov decision processes (MDPs) and how they are used to model reinforcement learning problems.
• Temporal Difference Learning – Exploring temporal difference (TD) learning methods, such as Q-learning and SARSA, and their implementation.
• Deep Reinforcement Learning – Understanding how deep learning can be integrated with reinforcement learning, including the use of deep Q-networks (DQNs) and policy gradients.
• Reinforcement Learning for Business Analytics – Applying reinforcement learning techniques to solve real-world business problems, such as personalized recommendations, resource allocation, and automated decision-making.
• Multi-agent Reinforcement Learning – Learning about multi-agent systems, and how reinforcement learning can be used to coordinate multiple agents working towards a common goal.
• Reinforcement Learning Algorithms – Diving into advanced reinforcement learning algorithms, such as actor-critic methods, Monte Carlo tree search, and deep deterministic policy gradients.
• Evaluation and Measurement in Reinforcement Learning – Understanding how to evaluate and measure the performance of reinforcement learning models, including metrics like regret and sample efficiency.
• Ethics and Bias in Reinforcement Learning – Examining the ethical implications of reinforcement learning, such as bias and fairness, and strategies for addressing these issues.
करियर पथ
प्रवेश आवश्यकताएं
- विषय की बुनियादी समझ
- अंग्रेजी भाषा में दक्षता
- कंप्यूटर और इंटरनेट पहुंच
- बुनियादी कंप्यूटर कौशल
- पाठ्यक्रम पूरा करने के लिए समर्पण
कोई पूर्व औपचारिक योग्यता आवश्यक नहीं। पाठ्यक्रम पहुंच के लिए डिज़ाइन किया गया है।
पाठ्यक्रम स्थिति
यह पाठ्यक्रम व्यावसायिक विकास के लिए व्यावहारिक ज्ञान और कौशल प्रदान करता है। यह है:
- यह ध्यान दिया जाना चाहिए कि यह पाठ्यक्रम किसी मान्यता प्राप्त पुरस्कार देने वाले निकाय द्वारा मान्यता प्राप्त नहीं है या किसी अधिकृत संस्थान/निकाय द्वारा विनियमित नहीं है।
- किसी अधिकृत संस्था द्वारा विनियमित नहीं
- औपचारिक योग्यताओं के लिए पूरक
पाठ्यक्रम को सफलतापूर्वक पूरा करने पर आपको पूर्णता का प्रमाणपत्र मिलेगा।
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अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
कोर्स शुल्क
- सप्ताह में 3-4 घंटे
- जल्दी प्रमाणपत्र वितरण
- खुला नामांकन - कभी भी शुरू करें
- सप्ताह में 2-3 घंटे
- नियमित प्रमाणपत्र वितरण
- खुला नामांकन - कभी भी शुरू करें
- पूर्ण कोर्स पहुंच
- डिजिटल प्रमाणपत्र
- कोर्स सामग्री
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