Applied Reinforcement Learning cu Python: Cu Openai Gym, Tensorflow și Keras

Recenzii ale cititorilor

În prezent, nu există recenzii ale cititorilor. Evaluarea se bazează pe 10 voturi.

Titlul original:

Applied Reinforcement Learning with Python: With Openai Gym, Tensorflow, and Keras

Conținutul cărții:

Capitolul 1: Introducere în învățarea prin întărireObiectivul capitolului: Informarea cititorului cu privire la istoria domeniului, aplicațiile sale actuale, precum și discutarea generală a conturului textului și a ceea ce cititorul se poate aștepta să învețeNumăr de pagini 10Sub -teme1. Ce este învățarea prin consolidare? 2. Istoria învățării prin consolidare 3. Aplicații ale învățării prin întărire.

Capitolul 2: Algoritmi de învățare prin întărireObiectivul capitolului: Stabilirea unei înțelegeri cu cititorul cu privire la modul de funcționare a algoritmilor de învățare prin întărire și la modul în care aceștia diferă de metodele ML/DL de bază. Vor fi furnizate exemple practice pentru acest capitol.

Nr. de pagini: 50.

Sub - subiecte 1. Metode de soluționare tabelară2. Metode de soluționare aproximativă.

Capitolul 3: Învățarea Q Scopul capitolului: În acest capitol, cititorii vor continua să-și aprofundeze cunoștințele despre RL prin rezolvarea de probleme în spații de acțiune discrete Nr. de pagini: 40 Sub - Subiecte: 1. Rețele Q profunde2. Învățarea Q profundă dublă.

Capitolul 4: Realizarea pieței pe baza învățării prin consolidare Scopul capitolului: În acest capitol, ne vom concentra pe un caz de utilizare bazat pe finanțe, în special pe realizarea pieței, în care trebuie să cumpărăm și să vindem un instrument financiar la orice preț dat. Vom aplica o abordare de învățare prin întărire la acest set de date și vom vedea cum se comportă în timp Nu de pagini: 50Sub - Subiecte: 1. Realizarea pieței 2. AWS/Google Cloud3. Cron.

Capitolul 5: Învățarea prin consolidare pentru jocuri video Scopul capitolului: În acest capitol, ne vom concentra pe un caz de utilizare mai generalizată a învățării prin consolidare în care învățăm un algoritm să joace cu succes un joc împotriva AI-ului bazat pe calculator. Nr. de pagini: 50Sub - Subiecte: 1. Contextul jocului și colectarea datelor.