Opening book details…
Can I read Deep Reinforcement Learning -- Das umfassende Praxis-Handbuch on EtoBox?
Deep Reinforcement Learning -- Das umfassende Praxis-Handbuch by Maxim Lapan is a nonfiction available to read on EtoBox.
What is Deep Reinforcement Learning -- Das umfassende Praxis-Handbuch about?
Alle wichtigen Methoden und Algorithmen praxisnah erläutert mit Codebeispielen in PythonSelbstständig lernende Agenten programmieren für die Steuerung von Robotern, NLP in interaktiven Spielen, Chatbots und mehrDeep Q-Networks, Wertiteration, Policy Gradients, Trust Region Policy Optimization (TRPO), genetische Algorithmen, moderne Explorationsverfahren u.v.m.Reinforcement Learning ist ein Teilgebiet des Machine Learnings. Hierbei werden selbstständig lernende Agenten programmiert, deren Lernvorgang ausschließlich durch ein Belohnungssystem und die Beobachtung der Umgebung gesteuert wird.In diesem umfassenden Praxis-Handbuch zeigt Ihnen Maxim Lapan, wie Sie diese zukunftsweisende Technologie in der Praxis einsetzen. Sie lernen, wie Sie passende RL-Methoden für Ihre Problemstellung auswählen und mithilfe von Deep-Learning-Methoden Agenten für verschiedene Aufgaben trainieren wie zum Beispiel für das Lösen eines Zauberwürfels, für Natural Language Processing in Microsofts TextWorld-Umgebung oder zur Realisierung moderner Chatbots.Alle Beispiele sind so gewählt, dass sie leicht verständlich sind und Sie diese auch ohne Zugang zu sehr großer Rechenleistung umsetzen können. Unter Einsat
Who reads Deep Reinforcement Learning -- Das umfassende Praxis-Handbuch?
It is typically read by self-directed learners exploring a subject in depth.
Common subject areas: history, science, philosophy, social sciences.
- Author
- Maxim Lapan
- Publisher
- mitp Verlag
- Published
- 2020
- Language
- EN
- Category
- nonfiction
More by Maxim Lapan
Browse all works by Maxim Lapan
Similar books
- Deep Reinforcement Learning Hands-On : Apply Modern RL Methods, with Deep Q-networks, Value Iteration, Policy Gradients, TRPO, AlphaGo Zero and More — Maxim Lapan (2018)
- Deep Reinforcement Learning — Aske Plaat (2022)
- Deep Reinforcement Learning in Action — Brandon Brown Alexander Zai (2020)
- Grokking Deep Reinforcement Learning — Miguel Morales, (Computer scientist) (2020)
- DEEP REINFORCEMENT LEARNING (Yuxi Li) — it-ebooks (2018)
- Deep Reinforcement Learning in Unity — Abhilash Majumder