Глубокое обучение с подкреплением. Теория и практика на языке Python

Погружение в мир глубокого обучения с использованием Python

Автор: Лаура Грессер, Ва Лун Кенг

Год: 2021

Краткое содержимое:

Глубокое обучение с подкреплением: теория и практика от Лауры Грессер и Ва Лун Кенга

Интересуетесь, как объединить мощь глубокого обучения и обучение с подкреплением? Эта книга предоставляет глубокий и практический подход к этой захватывающей области машинного обучения. Вы узнаете, как виртуальные агенты учатся решать последовательные задачи и принимать оптимальные решения.

Прорывные достижения в обучении виртуальных агентов

Последние десятилетия ознаменовались неординарными достижениями в области обучения агентов, взаимодействующих с различными средами. От однопользовательских и многопользовательских игр до видеоигр Atari и Dota, и даже в робототехнике – обучение с подкреплением демонстрирует свой огромный потенциал.

Уникальный подход: теория и практика глубокого обучения с подкреплением

Эта книга – уникальное сочетание теории и практики. Лаура Грессер и Ва Лун Кенг начинают с базовых сведений, постепенно и подробно объясняя теорию и алгоритмы глубокого обучения с подкреплением. Особое внимание уделяется практической реализации – все концепции демонстрируются с помощью примеров и программной библиотеки SLM Lab.

Применение на практике и библиотека SLM Lab

Авторы, Лаура Грессер и Ва Лун Кенг, не только рассказывают о теории, но и показывают, как применять глубокое обучение с подкреплением на практике. Вы освоите использование библиотеки SLM Lab, что позволит вам самостоятельно разрабатывать и обучать интеллектуальных агентов.

Для кого эта книга?

Это руководство идеально подходит для студентов, изучающих компьютерные науки, и разработчиков программного обеспечения, знакомых с основными принципами машинного обучения и владеющих Python. Книга станет отличным подспорьем для тех, кто хочет освоить глубокое обучение с подкреплением и применять его в своих проектах.