×
Dodano do koszyka:
Pozycja znajduje się w koszyku, zwiększono ilość tej pozycji:
Zakupiłeś już tę pozycję:
Książkę możesz pobrać z biblioteki w panelu użytkownika
Pozycja znajduje się w koszyku
Przejdź do koszyka

Zawartość koszyka

ODBIERZ TWÓJ BONUS :: »

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

(ebook) (audiobook) (audiobook) Książka w języku 1
Autor:
Maxim Lapan
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 Maxim Lapan - okladka książki

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 Maxim Lapan - okladka książki

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 Maxim Lapan - audiobook MP3

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 Maxim Lapan - audiobook CD

Serie wydawnicze:
Hands-on
Ocena:
Bądź pierwszym, który oceni tę książkę
Stron:
716
Dostępne formaty:
     PDF
     ePub

Ebook (143,10 zł najniższa cena z 30 dni)

169,00 zł (-10%)
152,10 zł

Dodaj do koszyka lub Kup na prezent Kup 1-kliknięciem

(143,10 zł najniższa cena z 30 dni)

Przenieś na półkę

Do przechowalni

Start your journey into reinforcement learning (RL) and reward yourself with the third edition of Deep Reinforcement Learning Hands-On. This book takes you through the basics of RL to more advanced concepts with the help of various applications, including game playing, discrete optimization, stock trading, and web browser navigation. By walking you through landmark research papers in the fi eld, this deep RL book will equip you with practical knowledge of RL and the theoretical foundation to understand and implement most modern RL papers.
The book retains its approach of providing concise and easy-to-follow explanations from the previous editions. You'll work through practical and diverse examples, from grid environments and games to stock trading and RL agents in web environments, to give you a well-rounded understanding of RL, its capabilities, and its use cases. You'll learn about key topics, such as deep Q-networks (DQNs), policy gradient methods, continuous control problems, and highly scalable, non-gradient methods.
If you want to learn about RL through a practical approach using OpenAI Gym and PyTorch, concise explanations, and the incremental development of topics, then Deep Reinforcement Learning Hands-On, Third Edition, is your ideal companion

Wybrane bestsellery

O autorze książki

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.

Packt Publishing - inne książki

Zamknij

Przenieś na półkę

Proszę czekać...
ajax-loader

Zamknij

Wybierz metodę płatności

Ebook
152,10 zł
Dodaj do koszyka
Zamknij Pobierz aplikację mobilną Ebookpoint