ODBIERZ TWÓJ BONUS :: »

Głębokie uczenie przez wzmacnianie. Praca z chatbotami oraz robotyka, optymalizacja dyskretna i automatyzacja sieciowa w praktyce. Wydanie II

(ebook) (audiobook) (audiobook)
Autor:
Maxim Lapan
Wydawnictwo:
Helion
Wydawnictwo:
Helion
Ocena:
Bądź pierwszym, który oceni tę książkę
Stron:
720
Druk:
oprawa miękka
3w1 w pakiecie:
     PDF
     ePub
     Mobi

Książka

149,00 zł (-40%)
89,40 zł

Dodaj do koszyka Wysyłamy w 24h

Ebook

149,00 zł (-50%)
74,50 zł

Dodaj do koszyka lub Kup na prezent Kup 1-kliknięciem

Przenieś na półkę

Do przechowalni

Do przechowalni

Powiadom o dostępności audiobooka »

Czytaj fragment

Głębokie uczenie przez wzmacnianie rozwija się bardzo dynamicznie. Dziedzinę tę charakteryzuje niewyczerpany potencjał rozwiązywania trudnych problemów. Zajmuje się tym co najmniej kilka grup badawczych, koncentrujących się na wdrażaniu głębokiego uczenia przez wzmacnianie w różnych branżach. Niestety, opisy najnowszych osiągnięć są trudne do zrozumienia i zbyt abstrakcyjne, aby można było je łatwo zastosować w praktycznych implementacjach, a przecież poprawne działanie aplikacji jest uwarunkowane gruntownym zrozumieniem problemu przez projektanta.

To zaktualizowane i rozszerzone wydanie bestsellerowego przewodnika po najnowszych narzędziach i metodach związanych z uczeniem przez wzmacnianie. Zawiera wprowadzenie do teorii uczenia przez wzmacnianie, a także wyjaśnia praktyczne sposoby kodowania samouczących się agentów w celu rozwiązywania praktycznych zadań. W tym wydaniu dodano sześć nowych rozdziałów poświęconych takim osiągnięciom technologii jak dyskretna optymalizacja, metody wieloagentowe, środowisko Microsoft TextWorld czy zaawansowane techniki eksploracji. Opisano również inne zagadnienia, między innymi głębokie sieci Q, gradienty polityk, sterowanie ciągłe i wysoce skalowalne metody bezgradientowe. Poszczególne kwestie zostały zilustrowane kodem wraz z opisem szczegółów implementacji.

W książce między innymi:

  • związki między uczeniem przez wzmacnianie a głębokim uczeniem
  • różne metody uczenia przez wzmacnianie, w tym entropia krzyżowa, sieć DQN, a także algorytmy: aktor-krytyk, TRPO, PPO, DDPG, D4PG i inne
  • praktyczne zastosowanie dyskretnej optymalizacji w celu rozwiązania problemu kostki Rubika
  • trenowanie agentów przy użyciu oprogramowania AlphaGo Zero
  • chatboty oparte na sztucznej inteligencji
  • zaawansowane techniki eksploracyjne, w tym metody destylacji sieci

Witaj, świecie prawdziwej sztucznej inteligencji!

O autorze książki

1 Maxim Lapan

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.

Zamknij

Wybierz metodę płatności