Maxim Lapan jest niezależnym badaczem z wieloletnim doświadczeniem zawodowym w dziedzinie programowania i architektury systemów. Gruntownie poznał takie zagadnienia jak duże zbiory danych, uczenie maszynowe i rozproszone systemy obliczeniowe o wysokiej wydajności. Obecnie zajmuje się zastosowaniami uczenia głębokiego, w tym głębokim przetwarzaniem języka naturalnego i głębokim uczeniem przez wzmacnianie.
Maxim Lapan - ebooki
-
Deep Reinforcement Learning Hands-On. Apply modern RL methods to practical problems of chatbots, robotics, discrete optimization, web automation, and more - Second Edition
-
Deep Reinforcement Learning Hands-On. Apply modern RL methods, with deep Q-networks, value iteration, policy gradients, TRPO, AlphaGo Zero and more
-
Deep Reinforcement Learning Hands-On. A practical and easy-to-follow guide to RL from Q-learning and DQNs to PPO and RLHF - Third Edition
W przygotowaniu