Bewertung:
Das Buch 'TensorFlow 2 Reinforcement Learning Cookbook' ist ein praktischer Leitfaden, der sich auf die Implementierung von Reinforcement Learning (RL) Algorithmen mit TensorFlow konzentriert. Es richtet sich an Personen, die bereits mit TensorFlow vertraut sind und bietet umfangreiche Codebeispiele, aber es fehlt an umfassenden theoretischen Erklärungen. Während es sich durch die Abdeckung von verteiltem Training und dem Einsatz von RL-Modellen auszeichnet, was es zu einer wertvollen Ressource für praktische Anwendungen macht, eignet es sich möglicherweise nicht als erste Einführung in das Reinforcement Learning.
Vorteile:⬤ Starker Fokus auf praktischer Implementierung und praktischen Rezepten.
⬤ Deckt ein breites Spektrum von RL-Algorithmen und deren reale Anwendungen ab.
⬤ Gute modulare Struktur mit leicht verständlichen Kapiteln.
⬤ Besonderer Schwerpunkt auf fortgeschrittenen Themen wie verteiltes Training und Einsatz.
⬤ Zugängliche und prägnante Einführung in die Schlüsselkonzepte von RL, geeignet für Leser mit TensorFlow-Hintergrund.
⬤ Starker Bezug auf Code mit unzureichendem theoretischen Hintergrund.
⬤ Für Anfänger in Reinforcement Learning oder TensorFlow möglicherweise nicht geeignet.
⬤ Einige Nutzer fanden, dass es dem Buch an Tiefe und Klarheit bezüglich grundlegender Konzepte mangelt.
⬤ Wenige externe Referenzen oder theoretische Erklärungen, was es weniger umfassend macht.
(basierend auf 6 Leserbewertungen)
TensorFlow 2 Reinforcement Learning Cookbook: Over 50 recipes to help you build, train, and deploy learning agents for real-world applications
Entdecken Sie Rezepte für die Entwicklung von KI-Anwendungen zur Lösung einer Vielzahl von realen Geschäftsproblemen mit Hilfe von Reinforcement Learning.
Hauptmerkmale
⬤ Entwickeln und implementieren Sie auf Reinforcement Learning basierende Lösungen für Produktionspipelines, Produkte und Dienstleistungen.
⬤ Erforschen Sie populäre Reinforcement-Learning-Algorithmen wie Q-learning, SARSA und die Actor-Critic-Methode.
⬤ Anpassen und Erstellen von RL-basierten Anwendungen für die Durchführung von realen Aufgaben.
Buchbeschreibung
Mit Deep Reinforcement Learning können Sie intelligente Agenten, Produkte und Dienstleistungen entwickeln, die über das Sehen oder die Wahrnehmung von Computern hinausgehen, um Aktionen auszuführen. TensorFlow 2.x ist die neueste Version des populärsten Deep-Learning-Frameworks, das für die Entwicklung und das Training von tiefen neuronalen Netzen (DNNs) verwendet wird. Dieses Buch enthält einfach zu befolgende Rezepte für die Nutzung von TensorFlow 2. x zur Entwicklung von Anwendungen der künstlichen Intelligenz.
Beginnend mit einer Einführung in die Grundlagen von Deep Reinforcement Learning und TensorFlow 2.x, deckt das Buch OpenAI Gym, modellbasiertes RL, modellfreies RL und die Entwicklung von Basisagenten ab. Sie werden entdecken, wie Sie fortgeschrittene Algorithmen für tiefes Reinforcement Learning wie Actor-Critic, tiefe deterministische Policy-Gradienten, tiefe Q-Netze, proximale Policy-Optimierung und tiefe rekurrente Q-Netze für das Training Ihrer RL-Agenten implementieren können. Im weiteren Verlauf erforschen Sie die Anwendungen von Reinforcement Learning, indem Sie Agenten für den Handel mit Kryptowährungen, Aktien und intelligente Agenten für die Automatisierung von Aufgaben erstellen. Schließlich werden Sie herausfinden, wie man tiefe Reinforcement Learning Agenten in der Cloud einsetzt und plattformübergreifende Anwendungen mit TensorFlow 2.x erstellt.
Am Ende dieses TensorFlow Buches werden Sie ein solides Verständnis von Deep Reinforcement Learning Algorithmen und deren Implementierungen von Grund auf erworben haben.
Was Sie lernen werden
⬤ Build deep reinforcement learning agents from scratch using the all-new TensorFlow 2. x and Keras API.
⬤ Implementieren Sie hochmoderne Deep Reinforcement Learning Algorithmen mit minimalem Code.
⬤ Erstellen, trainieren und verpacken Sie tiefe RL-Agenten für den Handel mit Kryptowährungen und Aktien.
⬤ Verteilen Sie RL-Agenten in der Cloud und am Edge, um sie durch die Erstellung von Desktop-, Web- und mobilen Anwendungen und Cloud-Diensten zu testen.
⬤ Beschleunigen Sie die Agentenentwicklung durch verteiltes DNN-Modelltraining.
⬤ Erforschen Sie verteilte Deep-RL-Architekturen und entdecken Sie die Möglichkeiten von AIaaS (AI as a Service)
Für wen ist dieses Buch gedacht?
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Das Buch richtet sich an Entwickler von Machine-Learning-Anwendungen, KI- und angewandte KI-Forscher, Datenwissenschaftler, Deep-Learning-Praktiker und Studenten mit einem grundlegenden Verständnis von Reinforcement-Learning-Konzepten, die ihre eigenen Reinforcement-Learning-Systeme von Grund auf mit TensorFlow 2.x aufbauen, trainieren und einsetzen wollen.
| ISBN: | 9781838982546 |
| Autor: | |
| Verlag: | |
| Einband: | Taschenbuch |
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