Deep Reinforcement Learning în acțiune

Recenzii ale cititorilor

Cartea oferă o introducere cuprinzătoare în tehnicile moderne de învățare prin întărire (RL), acoperind atât subiecte convenționale, cât și neconvenționale. Deși este bine scrisă și oferă o perspectivă valoroasă asupra diferiților algoritmi RL, suferă de probleme semnificative cu execuția codului și editarea tehnică.

Descriere bine scrisă și precisă a algoritmilor RL moderni, potrivită pentru practicieni. Acoperă o gamă largă de subiecte, inclusiv tehnici de bază și avansate folosind biblioteci standard precum PyTorch, NumPy și OpenAI Gym. Încurajează experimentarea și înțelegerea conceptelor de bază.

Exemplele de cod nu funcționează, ducând la frustrare pentru cititori. Unii utilizatori au raportat că au renunțat la carte din cauza codului prost explicat și a lipsei de corelare cu resursele GitHub. Necesită o editare tehnică aprofundată pentru a îmbunătăți ușurința în utilizare.

(pe baza a 3 recenzii ale cititorilor)

Titlul original:

Deep Reinforcement Learning in Action

Conținutul cărții:

Oamenii învață cel mai bine din feedback - suntem încurajați să întreprindem acțiuni care conduc la rezultate pozitive și descurajați de deciziile cu consecințe negative. Acest proces de întărire poate fi aplicat programelor de calculator, permițându-le să rezolve probleme mai complexe pe care programarea clasică nu le poate rezolva.

Deep Reinforcement Learning in Action vă învață conceptele fundamentale și terminologia deep reinforcement learning, împreună cu abilitățile și tehnicile practice de care veți avea nevoie pentru a le implementa în propriile proiecte.

Achiziționarea cărții tipărite include o carte electronică gratuită în format PDF, Kindle și ePub de la Manning Publications.