Глубокое обучение с подкреплением на Python. OpenAI Gym и TensorFlow для профи; Питер, 2020

  • Издатель: ПИТЕР
  • ISBN: 978-5-4461-1251-7
  • EAN: 9785446112517

  • Книги: Программирование
  • ID:3699423
Где купить

Где купить

Последняя известная цена от 559 р. до 1901 р. в 9 магазинах

В данный момент у нас нет информации о наличии данного товара в магазинах.
Вы можете поискать его на других площадках:

МагазинЦенаНаличие
Avito доставка позволит получить любой товар, не выходя из дома

История цены

МагазинПоследняя известная ценаОбновлено
Лабиринт
1901 р.
29.09.2023
Буквоед
1499 р.
14.10.2023
book24
1415 р.
15.03.2025
ЛитРес
559 р.
15.08.2024
Подписные издания
1172 р.
14.09.2023
Читай-город
1155 р.
14.11.2024
Мегамаркет
1254 р.
19.09.2024
Яндекс.Маркет
1202 р.
27.06.2024
OZON
1083 р.
24.06.2024

Описание

Глубокое обучение с подкреплением (Reinforcement Learning) - самое популярное и перспективное направление искусственного интеллекта.

Практическое изучение RL на Python поможет освоить не только базовые, но и передовые алгоритмы глубокого обучения с подкреплением.

Вы начнете с основных принципов обучения с подкреплением, OpenAI Gym и TensorFlow, познакомьтесь с марковскими цепями, методом Монте-Карло и динамическим программированием, так что "страшные" аббревиатуры DQN, DRQN, A3C, PPO и TRPO вскоре перестанут вас пугать. Вы узнаете об агентах, которые учатся на человеческих предпочтениях, DQfD, HER и многих других последних достижениях RL.

Прочитав книгу, вы приобретете знания и опыт, необходимые для реализации обучения с подкреплением и глубокого обучения с подкреплением в реальных проектах, и войдете в мир искусственного интеллекта.

В этой книге вы:

- Познакомитесь с основами методов, алгоритмов и элементов RL

- Обучите агента с помощью OpenAI Gym и Tensorflow

- Освоите марковские процессы принятия решений, оптимальность Беллмана и обучение TD

- Научитесь решать проблемы многоруких бандитов

- Овладеете алгоритмами глубокого обучения, такими как RNN, LSTM и CNN

- Создадите интеллектуальных агентов с помощью алгоритма DRQN, которые смогут играть в Doom

- С помощью DDPG научите агентов играть в Lunar Lander

- Отправите агента на автогонки, используя метод DQN

Глубокое обучение с подкреплением на Python. OpenAI Gym и TensorFlow для профи - фото №1

Глубокое обучение с подкреплением на Python. OpenAI Gym и TensorFlow для профи - фото №2

Глубокое обучение с подкреплением на Python. OpenAI Gym и TensorFlow для профи - фото №3

Глубокое обучение с подкреплением на Python. OpenAI Gym и TensorFlow для профи - фото №4

Глубокое обучение с подкреплением на Python. OpenAI Gym и TensorFlow для профи - фото №5

Глубокое обучение с подкреплением на Python. OpenAI Gym и TensorFlow для профи - фото №6

Глубокое обучение с подкреплением на Python. OpenAI Gym и TensorFlow для профи - фото №7

Глубокое обучение с подкреплением на Python. OpenAI Gym и TensorFlow для профи - фото №8

Глубокое обучение с подкреплением на Python. OpenAI Gym и TensorFlow для профи - фото №9

Глубокое обучение с подкреплением на Python. OpenAI Gym и TensorFlow для профи - фото №10

Глубокое обучение с подкреплением на Python. OpenAI Gym и TensorFlow для профи - фото №11

Смотри также о книге.

О книге


ПараметрЗначение
Автор(ы)
ИздательПитер
Формат23,2x16,5x1,5
АвторыРавичандиран С.
ПереплётМягкий
СерияБиблиотека программиста (Питер)
Год публикации2020
ЯзыкРусский
Количество страниц320
ПереплетМягкий (3)
Год издания2020
Кол-во страниц320
Возрастные ограничения16
ИздательствоООО "Прогресс книга"
Вес420
Тип обложкимягкая
Возрастное ограничение16+
Количество книг1
РазделПрограммирование
ISBN978-5-4461-1251-7
Авторбез автора
Размеры70x100/16
Язык изданияРусский


Отзывы (1)


  • 5/5

    Я недавно закончил чтение книги Судхарсана Равичандирана "Глубокое обучение с подкреплением на Python". Эта книга представляет собой отличное руководство для профессионалов в области искусственного интеллекта и машинного обучения, которые хотят изучить глубокое обучение с подкреплением.
    В книге автор подробно объясняет основы глубокого обучения с подкреплением, а также предоставляет множество примеров, написанных на Python, используя библиотеки OpenAI Gym и TensorFlow. Это позволяет читателю не только понять теоретические концепции, но и применить их на практике.
    Преимущества книги включают:
    1. Качественное объяснение сложных концепций. Автор использует понятный и доступный язык, что облегчает понимание даже самых сложных тем.
    2. Большое количество практических примеров. Каждый раздел содержит примеры, которые помогают читателю лучше понять материал.
    3. Актуальность. Книга содержит актуальную информацию о последних достижениях в области глубокого обучения с подкреплением и, таким образом, поможет читателю оставаться в курсе последних тенденций.
    4. Подробное объяснение кода. Судхарсан Равичандиран не только объясняет теоретические концепции, но также детально разбирает код, что делает книгу особенно полезной для тех, кто только начинает изучать глубокое обучение с подкреплением.
    Единственный минус, который я могу отметить, это то, что некоторые примеры могут быть сложными для начинающих. Однако, если вы уже имеете опыт работы с Python и библиотеками OpenAI Gym или TensorFlow, книга станет отличным ресурсом для углубления ваших знаний.
    В целом, я настоятельно рекомендую книгу Судхарсана Равичандирана "Глубокое обучение с подкреплением на Python" всем, кто заинтересован в изучении глубокого обучения с подкреплением или хочет улучшить свои навыки в этой области.

Зарегистрируйтесь и получайте бонусы за покупки!


Книги: Информационные технологии, Программирование - издательство "ПИТЕР"

Категория 447 р. - 670 р.

Книги: Информационные технологии, Программирование

Категория 447 р. - 670 р.

закладки (0) сравнение (0)

12 ms