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Originaltitel:
Deep Reinforcement Learning with Python: With Pytorch, Tensorflow and Openai Gym
Inhalt des Buches:
Deep Reinforcement Learning ist eine schnell wachsende Disziplin, die in den Bereichen autonome Fahrzeuge, Robotik, Gesundheitswesen, Finanzen und vielen anderen Bereichen einen bedeutenden Einfluss hat. Dieses Buch behandelt Deep Reinforcement Learning mit Deep-Q-Learning und Policy-Gradient-Modellen mit Codierungsübungen.
Zu Beginn werden Sie Markov-Entscheidungsprozesse, Bellman-Gleichungen und dynamische Programmierung kennenlernen, die die Kernkonzepte und die Grundlage des Deep Reinforcement Learning bilden. Als Nächstes werden Sie sich mit modellfreiem Lernen befassen, gefolgt von Funktionsannäherung mit neuronalen Netzen und Deep Learning. Es folgen verschiedene Deep Reinforcement Learning-Algorithmen wie Deep Q-Networks, verschiedene Varianten von Actor-Critic-Methoden und andere Policy-basierte Methoden.
Sie werden sich auch mit dem Dilemma zwischen Exploration und Exploitation befassen, einer wichtigen Überlegung bei Algorithmen des verstärkten Lernens, zusammen mit der Monte-Carlo-Baumsuche (MCTS), die eine Schlüsselrolle beim Erfolg von AlphaGo spielte. Die letzten Kapitel schließen mit der Implementierung von Deep Reinforcement Learning unter Verwendung beliebter Deep Learning Frameworks wie TensorFlow und PyTorch. Am Ende werden Sie tiefes Verstärkungslernen zusammen mit der Implementierung von tiefen q-Netzwerken und Policy-Gradienten-Modellen mit TensorFlow, PyTorch und Open AI Gym verstehen.
Was Sie lernen werden
⬤ Untersuchen Sie Deep Reinforcement Learning.
⬤ Implementieren Sie tiefe Lernalgorithmen mit Hilfe von OpenAI's Gym Umgebung.
⬤ Programmieren Sie Ihre eigenen Spiel-Agenten für Atari unter Verwendung von Schauspieler-Kritik-Algorithmen.
⬤ Wenden Sie Best Practices für die Modellbildung und das Training von Algorithmen an.
Für wen ist dieses Buch gedacht?
Entwickler und Architekten im Bereich des maschinellen Lernens, die auf dem Gebiet der KI und des Deep Learning einen Schritt voraus sein wollen.
Weitere Daten des Buches:
| ISBN: | 9781484268087 |
| Autor: | |
| Verlag: | |
| Einband: | Taschenbuch |
| Erscheinungsjahr: | 2021 |
| Seitenzahl: | 382 |
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