Leserbewertungen
Zusammenfassung:Das Buch bietet eine strukturierte und klare Einführung in das Reinforcement Learning, verknüpft komplexe Konzepte effektiv und bietet praktische Programmierbeispiele. Einige Leser haben jedoch die schlechte Qualität des Inhalts, den veralteten Code und die unzureichenden Erklärungen kritisiert.
Vorteile:⬤ Organisierte Darstellung komplexer Reinforcement-Learning-Konzepte.
⬤ Verbindet nahtlos verschiedene Aspekte des Themas.
⬤ Praktische Programmierbeispiele und Implementierungen in PyTorch und TensorFlow.
⬤ Geeignet für verschiedene Wissensstände, auch für Anfänger.
⬤ Einigen Lesern fehlte es an Tiefe und Klarheit des Inhalts.
⬤ Probleme mit der Codequalität, einschließlich Bugs und Fehler.
⬤ Einige sind der Meinung, dass es im Vergleich zu anderen Reinforcement-Learning-Ressourcen zu kurz kommt.
(basierend auf 7 Leserbewertungen)
Originaltitel:
Practical Deep Reinforcement Learning with Python: Concise Implementation of Algorithms, Simplified Maths, and Effective Use of TensorFlow and PyTorch
Inhalt des Buches:
Einführung in die praktische Entwicklung intelligenter Agenten mit Python, PyTorch und TensorFlow
KEY FEATURES
⬤ Kennenlernen bekannter RL-Techniken, einschließlich Monte-Carlo, Deep Q-Learning, Policy Gradient und Actor-Critical.
⬤ Praktische Erfahrung mit TensorFlow und PyTorch in Reinforcement Learning Projekten.
⬤ Alles ist prägnant, aktuell und visuell erklärt mit vereinfachter Mathematik.
DESCRIPTION
Reinforcement Learning ist ein faszinierender Zweig der KI, der sich in mehrfacher Hinsicht vom normalen maschinellen Lernen unterscheidet. Die Anpassung und das Lernen in einer unvorhersehbaren Umgebung ist Teil dieses Projekts. Heutzutage gibt es zahlreiche reale Anwendungen für das verstärkende Lernen, darunter die Medizin, das Glücksspiel, die menschliche Nachahmungstätigkeit und die Robotik.
Dieses Buch führt den Leser aus einer pragmatischen Sichtweise in das Verstärkungslernen ein. Das Buch beinhaltet zwar Mathematik, aber es versucht nicht, den Leser zu überfordern, der ein Anfänger auf dem Gebiet des verstärkenden Lernens ist.
Das Buch bringt dem Leser eine Menge innovativer Methoden für praktisches Lernen nahe, einschließlich Monte-Carlo, Deep Q-Learning, Policy Gradient und Actor-Critical Methoden. Während Sie diese Techniken im Detail verstehen, bietet das Buch auch eine echte Implementierung dieser Methoden und Techniken mit der Leistung von TensorFlow und PyTorch. Das Buch umfasst einige verlockende Projekte, die die Macht des Reinforcement Learning zeigen, und nicht zu vergessen, dass alles prägnant, aktuell und visuell erklärt ist.
Nach Beendigung dieses Buches wird der Leser ein gründliches, intuitives Verständnis von modernem Reinforcement Learning und seinen Anwendungen haben, was ihm enorm dabei helfen wird, sich in das interessante Gebiet des Reinforcement Learning zu vertiefen.
(WAS SIE LERNEN WERDEN)
⬤ Machen Sie sich mit den Grundlagen des Reinforcement Learning und Deep Reinforcement Learning vertraut.
⬤ Nutzen Sie Python und das Gym-Framework, um eine externe Umgebung zu modellieren.
⬤ Wenden Sie klassische Q-Learning-, Monte Carlo-, Policy Gradient- und Thompson Sampling-Techniken an.
⬤ TensorFlow und PyTorch erforschen, um die Grundlagen des Deep Reinforcement Learning zu üben.
⬤ Entwerfen Sie einen intelligenten Agenten für ein bestimmtes Problem unter Verwendung einer spezifischen Technik.
FÜR WEN IST DIESES BUCH GEDACHT?
Dieses Buch richtet sich an Machine-Learning-Ingenieure, Deep-Learning-Fanatiker, KI-Softwareentwickler, Datenwissenschaftler und andere Datenexperten, die Reinforcement Learning lernen und in laufenden Projekten anwenden möchten. Es ist kein spezielles Wissen über maschinelles Lernen erforderlich.
Kenntnisse in Python sind jedoch erwünscht.
Weitere Daten des Buches:
| ISBN: | 9789355512062 |
| Autor: | |
| Verlag: | |
| Sprache: | Englisch |
| Einband: | Taschenbuch |
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