Menu

Zaloguj się

Twoje konto

×
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 :: »

Szukaj

Zamknij

    Dostawa od 0,00zł

    TOP tytuł w super cenie » 50% taniej

    PyTorch 1.x Reinforcement Learning Cookbook. Over 60 recipes to design, develop, and deploy self-learning AI models using Python

    (ebook) (audiobook) (audiobook) Książka w języku 1
    Autor:
    Yuxi (Hayden) Liu
    PyTorch 1.x Reinforcement Learning Cookbook. Over 60 recipes to design, develop, and deploy self-learning AI models using Python Yuxi (Hayden) Liu - okladka książki

    PyTorch 1.x Reinforcement Learning Cookbook. Over 60 recipes to design, develop, and deploy self-learning AI models using Python Yuxi (Hayden) Liu - okladka książki

    PyTorch 1.x Reinforcement Learning Cookbook. Over 60 recipes to design, develop, and deploy self-learning AI models using Python Yuxi (Hayden) Liu - audiobook MP3

    PyTorch 1.x Reinforcement Learning Cookbook. Over 60 recipes to design, develop, and deploy self-learning AI models using Python Yuxi (Hayden) Liu - audiobook CD

    Wydawnictwo:
    Packt Publishing (Z chęcią przeczytam książkę w języku polskim)
    Ocena:
    Bądź pierwszym, który oceni tę książkę
    Stron:
    340
    Dostępne formaty:
         PDF
         ePub
         Mobi
    Reinforcement learning (RL) is a branch of machine learning that has gained popularity in recent times. It allows you to train AI models that learn from their own actions and optimize their behavior. PyTorch has also emerged as the preferred tool for training RL models because of its efficiency and ease of use.
    With this book, you'll explore the important RL concepts and the implementation of algorithms in PyTorch 1.x. The recipes in the book, along with real-world examples, will help you master various RL techniques, such as dynamic programming, Monte Carlo simulations, temporal difference, and Q-learning. You'll also gain insights into industry-specific applications of these techniques. Later chapters will guide you through solving problems such as the multi-armed bandit problem and the cartpole problem using the multi-armed bandit algorithm and function approximation. You'll also learn how to use Deep Q-Networks to complete Atari games, along with how to effectively implement policy gradients. Finally, you'll discover how RL techniques are applied to Blackjack, Gridworld environments, internet advertising, and the Flappy Bird game.
    By the end of this book, you'll have developed the skills you need to implement popular RL algorithms and use RL techniques to solve real-world problems.

    Wybrane bestsellery

    Selling helion.pl

    O autorze książki

    Yuxi (Hayden) Liu rozwija modele uczenia maszynowego w Google. Wcześniej pracował naukowo nad zastosowaniami uczenia maszynowego w takich dziedzinach jak reklama internetowa i cyberbezpieczeństwo. Jest entuzjastą edukacji i autorem wielu książek o uczeniu maszynowym. Pierwsze wydanie tego podręcznika zajmowało wiodącą pozycję w rankingu Amazona w latach 2017 i 2018.

    Yuxi (Hayden) Liu - pozostałe książki

    Packt Publishing - inne książki

    Zamknij

    Przenieś na półkę

    Proszę czekać...
    ajax-loader

    Zamknij

    Wybierz metodę płatności

    Wydawnictwo Naukowe Helion »

    Grafika Wydawnictwo Naukowe Helion. Dołącz do nas!
    Zamknij Pobierz aplikację mobilną Ebookpoint