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Applied Reinforcement Learning with Python: With Openai Gym, Tensorflow, and Keras
Kapitel 1: Einführung in das VerstärkungslernenZiel des Kapitels: Information des Lesers über die Geschichte des Fachgebiets, seine aktuellen Anwendungen sowie eine allgemeine Erläuterung der Gliederung des Textes und dessen, was der Leser zu lernen erwarten kann Keine Seiten 10Unterthemen1. Was ist Verstärkungslernen? 2. Geschichte des verstärkenden Lernens 3. Anwendungen des verstärkenden Lernens.
Kapitel 2: Algorithmen des VerstärkungslernensZiel des Kapitels: Der Leser soll verstehen, wie Algorithmen des Verstärkungslernens funktionieren und wie sie sich von grundlegenden ML/DL-Methoden unterscheiden. Praktische Beispiele werden für dieses Kapitel bereitgestellt.
Anzahl der Seiten: 50.
Unter - Themen 1. Tabellarische Lösungsmethoden2. Näherungsweise Lösungsmethoden.
Kapitel 3: Q-Learning Ziel des Kapitels: In diesem Kapitel werden die Leser ihr Verständnis von RL weiter ausbauen, indem sie Probleme in diskreten Aktionsräumen lösen Anzahl der Seiten: 40 Unter - Themen: 1. Tiefe Q-Netze2. Doppelt tiefes Q-Lernen.
Kapitel 4: Reinforcement Learning Based Market Making Ziel des Kapitels: In diesem Kapitel werden wir uns auf einen finanzbasierten Anwendungsfall konzentrieren, insbesondere auf Market Making, bei dem wir ein Finanzinstrument zu einem bestimmten Preis kaufen und verkaufen müssen. Wir werden einen Reinforcement-Learning-Ansatz auf diesen Datensatz anwenden und sehen, wie er sich im Laufe der Zeit verhält Keine Seiten: 50Sub - Themen: 1. Market Making 2. AWS/Google Cloud3. Cron.
Kapitel 5: Verstärkungslernen für Videospiele Ziel des Kapitels: In diesem Kapitel werden wir uns auf einen verallgemeinerten Anwendungsfall des Verstärkungslernens konzentrieren, in dem wir einem Algorithmus beibringen, erfolgreich ein Spiel gegen eine computerbasierte KI zu spielen. Anzahl der Seiten: 50Sub - Themen: 1. Spielhintergrund und Datenerhebung.
| ISBN: | 9781484251263 |
| Autor: | |
| Verlag: | |
| Sprache: | Englisch |
| Einband: | Taschenbuch |
| Erscheinungsjahr: | 2019 |
| Seitenzahl: | 168 |
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