Ik zal algoritmen voor het leren van diepe versterkingen ontwerpen

Hallo!!

Welkom bij mijn gig,

Ik bied expertise op het gebied van Deep Reinforcement Learning (RL). Ik heb ervaring met verschillende academische en industriële projecten en heb mijn werk gepresenteerd op top AI-conferenties.

Hier bied ik hulp bij het bouwen van RL-agenten die bijna elk real-world probleem kunnen oplossen, inclusief multi-objectieve en multi-agent, voorkeur-gebaseerde en Human-guided RL. Ik ben een expert in de volgende gebieden:

• Model-gebaseerde of modelvrije RL-algoritmes
• Eenvoudige of complexe Markov decision process (MDP) problemen
• On-policy en off-policy RL-algoritmes, zoals:
• Q-learning, SARSA, CQL, DQN, A2C, TRPO, PPO, SAC, TD3 en andere modelvrije RL-algoritmes
• Alle aangepaste of gesimuleerde omgevingen, zoals verkeerslichtcontrollers (SUMO), datacentrumcontrollers, MuJoCo, Unity, PyBullet en OpenAI Gym
• Multi-agent RL-problemen, zoals Independent DQN, Independent PPO, MAPPO, QMIX, VDN en andere waarde-factorisatie methoden
• Preference-based Reinforcement learning zoals PbRL met synthetische en menselijke feedback

Ik werk comfortabel met de volgende talen en tools:

• Python
• TensorFlow
• Keras
• PyTorch
• NumPy
• Pandas
• Matplotlib

Voel je vrij om me te berichten om je werk te bespreken.

Met vriendelijke groet.