Einstieg in Deep Reinforcement Learning

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Sprache: Deutsch

Originalsprache: Englisch

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Beschreibung

- Grundlegende Konzepte und Terminologie
- Praktischer Einsatz mit PyTorch
- Projekte umsetzen

Dieses Buch zeigt Ihnen, wie Sie Agenten programmieren, die basierend auf direktem Feedback aus ihrer Umgebung selbstständig lernen und sich dabei verbessern. Sie werden Netzwerke mit dem beliebten PyTorch-Deep-Learning-Framework aufbauen, um bestärkende Lernalgorithmen zu erforschen. Diese reichen von Deep-Q-Networks über Methoden zur Gradientenmethode bis hin zu evolutionären Algorithmen.
Im weiteren Verlauf des Buches wenden Sie Ihre Kenntnisse in praktischen Projekten wie der Steuerung simulierter Roboter, der Automatisierung von Börsengeschäften oder dem Aufbau eines Spiel-Bots an.

Aus dem Inhalt:
- Strukturierungsprobleme als Markov-Entscheidungsprozesse
- Beliebte Algorithmen wie Deep Q-Networks, Policy Gradient-Methode und Evolutionäre Algorithmen und die Intuitionen, die sie antreiben
- Anwendung von Verstärkungslernalgorithmen auf reale Probleme

EXTRA: E-Book inside
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Über den Autor

Alexander Zai ist Machine Learning Engineer bei Amazon AI und arbeitet an MXNet, das eine Reihe von AWS-Maschinenlernprodukten unterstützt. Er ist auch Mitbegründer von Codesmith, einem Bootcamp für Softwareentwicklung mit Niederlassungen in Los Angeles und New York.

Erscheinungsjahr:	2020
Genre:	Informatik
Rubrik:	Naturwissenschaften & Technik
Medium:	Bundle
Originaltitel:	Deep Reinforcement Learning in Action (US ISBN: 978-1617295430)
Inhalt:	1 Buch 1 MP3, Download oder Online
ISBN-13:	9783446459007
ISBN-10:	3446459006
Sprache:	Deutsch
Originalsprache:	Englisch
Herstellernummer:	553/45900
Einband:	Gebunden
Autor:	Zai, Alexander Brown, Brandon
Hersteller:	Hanser, Carl Hanser Fachbuchverlag
Maße:	246 x 182 x 27 mm
Von/Mit:	Alexander Zai (u. a.)
Erscheinungsdatum:	12.10.2020
Gewicht:	0,882 kg

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