ISBN Grokking Deep Reinforcement Learning Buch Englisch Taschenbuch 472 Seiten

Name: ISBN Grokking Deep Reinforcement Learning Buch Englisch Taschenbuch 472 Seiten
Brand: ISBN
SKU: 9781617295454

ISBN Grokking Deep Reinforcement Learning Buch Englisch Taschenbuch 472 Seiten thumbnail

Preisalarm

Grokking Deep Reinforcement Learning. Buchcover-Typ: Taschenbuch, Sprachversion: Englisch, Geschrieben von: Miguel Morales

★ 4.9

48,40 €

Bester Preis bei amazon.de

Dieses Angebot ist derzeit möglicherweise nicht verfügbar. Bitte besuchen Sie die Angebotsseite, um die Verfügbarkeit zu prüfen.

Preisalarm

Grokking Deep Reinforcement Learning. Buchcover-Typ: Taschenbuch, Sprachversion: Englisch, Geschrieben von: Miguel Morales

★ 4.9

48,40 €

Bester Preis bei amazon.de

Dieses Angebot ist derzeit möglicherweise nicht verfügbar. Bitte besuchen Sie die Angebotsseite, um die Verfügbarkeit zu prüfen.

Preisalarm

Grokking Deep Reinforcement Learning. Buchcover-Typ: Taschenbuch, Sprachversion: Englisch, Geschrieben von: Miguel Morales

★ 4.9

48,40 €

Bester Preis bei amazon.de

Dieses Angebot ist derzeit möglicherweise nicht verfügbar. Bitte besuchen Sie die Angebotsseite, um die Verfügbarkeit zu prüfen.

amazon.de

57,05 €48,40 €

Möglicherweise ausverkauft·

Gratis

Möglicherweise ausverkauft

Gratis

preigu.de

61,80 €

Möglicherweise ausverkauft·

Gratis

Möglicherweise ausverkauft

Gratis

Preisdetails

Derzeit gibt es keine aktiven Angebote für ISBN Grokking Deep Reinforcement Learning Buch Englisch Taschenbuch 472 Seiten. Der zuletzt bekannte Preis war 48,40 €.

Produktinformationen

Grokking Deep Reinforcement Learning verwendet ansprechende Übungen, um Ihnen beizubringen, wie Sie Deep-Learning-Systeme aufbauen. Dieses Buch kombiniert kommentierten Python-Code mit intuitiven Erklärungen, um DRL-Techniken zu erkunden. Sie werden sehen, wie Algorithmen funktionieren, und lernen, Ihre eigenen DRL-Agenten mithilfe von evaluativem Feedback zu entwickeln. Zusammenfassung Wir alle lernen durch Versuch und Irrtum. Wir vermeiden die Dinge, die uns Schmerz und Misserfolg erleben lassen. Wir umarmen und bauen auf den Dingen auf, die uns Belohnung und Erfolg bringen. Dieses gemeinsame Muster ist die Grundlage des Deep Reinforcement Learning: der Aufbau von Machine-Learning-Systemen, die erkunden und basierend auf den Reaktionen der Umwelt lernen. Grokking Deep Reinforcement Learning führt Sie in diesen kraftvollen Ansatz des maschinellen Lernens ein, indem es Beispiele, Illustrationen, Übungen und kristallklare Lehre verwendet. Sie werden die perfekt abgestimmte Lehre und den cleveren, ansprechenden Schreibstil lieben, während Sie in diese großartige Erkundung von Grundlagen des Reinforcement Learning, effektiven Deep-Learning-Techniken und praktischen Anwendungen in diesem aufstrebenden Bereich eintauchen. Der Kauf des gedruckten Buches umfasst ein kostenloses eBook im PDF-, Kindle- und ePub-Format von Manning Publications. Über die Technologie Wir lernen durch Interaktion mit unserer Umwelt, und die Belohnungen oder Bestrafungen, die wir erleben, lenken unser zukünftiges Verhalten. Deep Reinforcement Learning bringt diesen natürlichen Prozess in die künstliche Intelligenz und analysiert Ergebnisse, um die effizientesten Wege nach vorne zu entdecken. DRL-Agenten können Marketingkampagnen verbessern, Aktienperformance vorhersagen und Grandmasters in Go und Schach besiegen. Über das Buch Grokking Deep Reinforcement Learning verwendet ansprechende Übungen, um Ihnen beizubringen, wie Sie Deep-Learning-Systeme aufbauen. Dieses Buch kombiniert kommentierten Python-Code mit intuitiven Erklärungen, um DRL-Techniken zu erkunden. Sie werden sehen, wie Algorithmen funktionieren, und lernen, Ihre eigenen DRL-Agenten mithilfe von evaluativem Feedback zu entwickeln. Was darin enthalten ist Eine Einführung in Reinforcement Learning DRL-Agenten mit menschenähnlichem Verhalten Anwendung von DRL auf komplexe Situationen Über den Leser Für Entwickler mit grundlegenden Erfahrungen im Deep Learning. Über den Autor Miguel Morales arbeitet an Reinforcement Learning bei Lockheed Martin und ist Dozent im Kurs Reinforcement Learning und Entscheidungsfindung am Georgia Institute of Technology. Inhaltsverzeichnis 1 Einführung in Deep Reinforcement Learning 2 Mathematische Grundlagen des Reinforcement Learning 3 Balance zwischen unmittelbaren und langfristigen Zielen 4 Balance zwischen dem Sammeln und Verwenden von Informationen 5 Bewertung des Verhaltens von Agenten 6 Verbesserung des Verhaltens von Agenten 7 Erreichen von Zielen effektiver und effizienter 8 Einführung in wertbasierte Deep Reinforcement Learning 9 Stabilere wertbasierte Methoden 10 Proben-effiziente wertbasierte Methoden 11 Policy-Gradienten- und Actor-Critic-Methoden 12 Erweiterte Actor-Critic-Methoden 13 Auf dem Weg zur künstlichen allgemeinen Intelligenz

Bewertungen

0,0

Noch keine Bewertungen

Seien Sie der Erste, der seine Erfahrung mit diesem Produkt teilt!

Das könnte Ihnen auch gefallen

Shops, die dieses Produkt verkaufen

Produktinformationen

ISBN Grokking Deep Reinforcement Learning Buch Englisch Taschenbuch 472 Seiten

Preisdetails

Produktinformationen

Bewertungen

Das könnte Ihnen auch gefallen

Shops, die dieses Produkt verkaufen

Abonnieren Sie unseren Newsletter

PriceRadar

Produktinformationen

Produktspezifikationen

Bewertungen

Das könnte Ihnen auch gefallen

Isbn Grokking Deep Learning Buch Science-Fiction Englisch Taschenbuch 336 Seiten

Manning Publications Spring Microservices In Action, Second Edition

The Mit Press Reinforcement Learning

Random House Llc Us The Black Swan