Deep Reinforcement Learning Hands-On (paperback)

Oferta empik.com : 204,99 zł

204,99 zł
Odbiór w salonie 0 zł
Aktywuj dodatkowe korzyści
Darmowe punkty odbioru
Darmowy kurier
Wysyłamy w 2 tygodnie
Szybkie zakupy bez zbędnych formalności. Wybierz opcje dostawy, formę płatności i złóż zamówienie.

Oferta ABE BOOKS : 245,00 zł

Szybkie zakupy bez zbędnych formalności. Wybierz opcje dostawy, formę płatności i złóż zamówienie.

Wszystkie oferty

Potrzebujesz pomocy w zamówieniu?

Zadzwoń
Dodaj do listy

Dodaj ten produkt do jednej z utworzonych przez Ciebie list i zachowaj go na później.

Najczęściej kupowane razem

asb nad tabami
Lapan Maxim Obcojęzyczne | paperback
204,99 zł
asb nad tabami
Kyle Obcojęzyczne | paperback
195,99 zł
asb nad tabami
Zaccone Giancarlo Obcojęzyczne | paperback
221,99 zł

3 produkty

Cena zestawu:

Dodatkowy rabat:

Wysyłamy w 2 tygodnie

Publisher's Note: This edition from 2018 is outdated and not compatible with any of the most recent updates to Python libraries. A new third edition, updated for 2020 with six new chapters that include multi-agent methods, discrete optimization, RL in robotics, and advanced exploration techniques is now available.

This practical guide will teach you how deep learning (DL) can be used to solve complex real-world problems.

Key Features

  • Explore deep reinforcement learning (RL), from the first principles to the latest algorithms
  • Evaluate high-profile RL methods, including value iteration, deep Q-networks, policy gradients, TRPO, PPO, DDPG, D4PG, evolution strategies and genetic algorithms
  • Keep up with the very latest industry developments, including AI-driven chatbots

Book Description

Deep Reinforcement Learning Hands-On is a comprehensive guide to the very latest DL tools and their limitations. You will evaluate methods including Cross-entropy and policy gradients, before applying them to real-world environments. Take on both the Atari set of virtual games and family favorites such as Connect4.

The book provides an introduction to the basics of RL, giving you the know-how to code intelligent learning agents to take on a formidable array of practical tasks. Discover how to implement Q-learning on 'grid world' environments, teach your agent to buy and trade stocks, and find out how natural language models are driving the boom in chatbots.

What you will learn

  • Understand the DL context of RL and implement complex DL models
  • Learn the foundation of RL: Markov decision processes
  • Evaluate RL methods including Cross-entropy, DQN, Actor-Critic, TRPO, PPO, DDPG, D4PG and others
  • Discover how to deal with discrete and continuous action spaces in various environments
  • Defeat Atari arcade games using the value iteration method
  • Create your own OpenAI Gym environment to train a stock trading agent
  • Teach your agent to play Connect4 using AlphaGo Zero
  • Explore the very latest deep RL research on topics including AI-driven chatbots

Who this book is for

Some fluency in Python is assumed. Basic deep learning (DL) approaches should be familiar to readers and some practical experience in DL will be helpful. This book is an introduction to deep reinforcement learning (RL) and requires no background in RL.

Tytuł: Deep Reinforcement Learning Hands-On
Tytuł oryginalny: Apply modern RL methods, with deep Q-networks, value iteration, policy gradients, TRPO, AlphaGo Zero and more
Autor: Lapan Maxim
Wydawca: Packt Publishing
Język wydania: english
Ilość stron: 546
Data premiery: 2020-05-16
Rok wydania: 2018
Forma: książka
Wymiary [mm]: 43 x 239 x 195
Indeks: 32051476
 
Brak
ocen
5
0
4
0
3
0
2
0
1
0
Oceń:
W przypadku naruszenia Regulaminu Twój wpis zostanie usunięty.
Prezentowane dane dotyczą zamówień dostarczanych i sprzedawanych przez empik.

Klienci, których interesował ten produkt, oglądali też

Opinie, uwagi, pytania

Jeśli masz pytania dotyczące sklepu empik.com odwiedź nasze strony pomocy.
Jeśli widzisz błąd lub chcesz uzyskać więcej informacji o produkcie skorzystaj z formularza kontaktowego: zgłoszenie błędu / pytanie o produkt

Twoja wiadomość została wysłana. Dziękujemy.

Administratorem podanych przez Ciebie danych osobowych jest Empik S.A. z siedzibą w Warszawie. Twoje dane będą przetwarzane w celu obsługi Twojej wiadomości z formularza kontaktowego, a także w celach statystycznych i analitycznych administratora. Więcej informacji na temat przetwarzania danych osobowych znajduje się w naszej Polityce prywatności.

Wybierz temat a następnie wypełnij dane formularza:

Pole Email jest wymagane

Pole imię i nazwisko jest wymagane

Pole Twoja wiadomość jest wymagane

pola wymagane

Jeśli chcesz skontaktować się z nami telefonicznie, skorzystaj z naszej infolini:

Centrum Wsparcia
Klienta
+48 22 462 72 50

+48 22 462 72 50

Czynne: pon – nd 8:00 – 23:00

* z wyjątkiem świąt ustawowo wolnych od pracy

Ostatnio oglądane

Podobne do ostatnio oglądanego

Korzystając ze strony zgadzasz się na używanie plików cookie, które są instalowane na Twoim urządzeniu. Za ich pomocą zbieramy informacje, które mogą stanowić dane osobowe. Wykorzystujemy je w celach analitycznych, marketingowych oraz aby dostosować treści do Twoich preferencji i zainteresowań. Więcej o tym oraz o możliwościach zmiany ich ustawień dowiesz się w Polityce Prywatności.