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Einstieg in Deep Reinforcement Learning


Einstieg in Deep Reinforcement Learning

KI-Agenten mit Python und PyTorch programmieren
1. Aufl.

von: Alexander Zai, Brandon Brown

39,99 €

Verlag: Hanser
Format: EPUB
Veröffentl.: 12.10.2020
ISBN/EAN: 9783446466098
Sprache: deutsch

Dieses eBook enthält ein Wasserzeichen.

Beschreibungen

- Grundlegende Konzepte und Terminologie<br />- Praktischer Einsatz mit PyTorch<br />- Projekte umsetzen<br /><br />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.<br />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.<br /><br />Aus dem Inhalt:<br />- Strukturierungsprobleme als Markov-Entscheidungsprozesse<br />- Beliebte Algorithmen wie Deep Q-Networks, Policy Gradient-Methode und Evolutionäre Algorithmen und die Intuitionen, die sie antreiben<br />- Anwendung von Verstärkungslernalgorithmen auf reale Probleme

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