Leserbewertungen
Zusammenfassung:Das Buch bietet eine umfassende Einführung in moderne Techniken des Reinforcement Learning (RL), die sowohl konventionelle als auch unkonventionelle Themen abdeckt. Es ist zwar gut geschrieben und bietet wertvolle Einblicke in verschiedene RL-Algorithmen, leidet aber unter erheblichen Problemen bei der Codeausführung und der technischen Bearbeitung.
Vorteile:Gut geschriebene und präzise Beschreibung moderner RL-Algorithmen, geeignet für Praktiker. Deckt ein breites Spektrum an Themen ab, einschließlich grundlegender und fortgeschrittener Techniken unter Verwendung von Standardbibliotheken wie PyTorch, NumPy und OpenAI Gym. Ermutigt zum Experimentieren und zum Verständnis der Kernkonzepte.
Nachteile:Code-Beispiele funktionieren nicht, was bei den Lesern zu Frustration führt. Einige Nutzer berichteten, dass sie das Buch aufgrund des schlecht erklärten Codes und der fehlenden Korrelation mit GitHub-Ressourcen aufgegeben haben. Es bedarf einer gründlichen technischen Überarbeitung, um die Benutzerfreundlichkeit zu verbessern.
(basierend auf 3 Leserbewertungen)
Originaltitel:
Deep Reinforcement Learning in Action
Inhalt des Buches:
Der Mensch lernt am besten durch Rückmeldung - wir werden zu Handlungen ermutigt, die zu positiven Ergebnissen führen, während wir von Entscheidungen mit negativen Folgen abgeschreckt werden. Dieser Verstärkungsprozess kann auf Computerprogramme angewandt werden und ermöglicht es ihnen, komplexere Probleme zu lösen, die die klassische Programmierung nicht lösen kann.
Deep Reinforcement Learning in Action vermittelt Ihnen die grundlegenden Konzepte und die Terminologie des Deep Reinforcement Learning sowie die praktischen Fähigkeiten und Techniken, die Sie benötigen, um es in Ihren eigenen Projekten zu implementieren.
Der Kauf des gedruckten Buches beinhaltet ein kostenloses eBook im PDF-, Kindle- und ePub-Format von Manning Publications.
Weitere Daten des Buches:
| ISBN: | 9781617295430 |
| Autor: | |
| Verlag: | |
| Einband: | Taschenbuch |
| Erscheinungsjahr: | 2020 |
| Seitenzahl: | 325 |
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