Обучение с подкреплением на PyTorch. Сборник рецептов. Свыше 60 рецептов проектирования, разработки: (Хэйден) Юси
PyTorch 1.x Reinforcement Learning Cookbook. Over 60 recipes to design, develop, and deploy self-l.
Библиотека PyTorch выходит на передовые позиции в качестве средства обучения с подкреплением (ОП) благодаря эффективности и простоте ее использования. Эта книга организована как справочник по работе с PyTorch, охватывающий широкий круг тем – от самых азов (настройка рабочей среды) до практических за
Полная аннотация
Автор
Издательство
Все характеристики
Аннотация
Библиотека PyTorch выходит на передовые позиции в качестве средства обучения с подкреплением (ОП) благодаря эффективности и простоте ее использования. Эта книга организована как справочник по работе с PyTorch, охватывающий широкий круг тем – от самых азов (настройка рабочей среды) до практических задач (рассмотрение ОП на конкретных примерах).
Вы научитесь использовать алгоритм «многоруких бандитов» и аппроксимацию функций; узнаете, как победить в играх Atari с помощью глубоких Q-сетей и как эффективно реализовать метод градиента стратегии; увидите, как применить метод ОП к игре в блэкджек, к окружающим средам в сеточном мире, к оптимизации рекламы в интернете и к игре Flappy Bird.
Издание предназначено для специалистов по искусственному интеллекту, которым требуется помощь в решении задач ОП. Для изучения материала необходимо знакомство с концепциями машинного обучения; опыт работы с библиотекой PyTorch необязателен, но желателен.
Вы научитесь использовать алгоритм «многоруких бандитов» и аппроксимацию функций; узнаете, как победить в играх Atari с помощью глубоких Q-сетей и как эффективно реализовать метод градиента стратегии; увидите, как применить метод ОП к игре в блэкджек, к окружающим средам в сеточном мире, к оптимизации рекламы в интернете и к игре Flappy Bird.
Издание предназначено для специалистов по искусственному интеллекту, которым требуется помощь в решении задач ОП. Для изучения материала необходимо знакомство с концепциями машинного обучения; опыт работы с библиотекой PyTorch необязателен, но желателен.
Характеристики
ID товара
752798
ISBN
978-5-97060-853-1
Страниц
282 (Офсет)
Вес
576 г
Размеры
242x175x20 мм
Тип обложки
7Б - твердая (плотная бумага или картон)
Иллюстрации
Черно-белые + цветные
Все характеристики
Нет в продаже
Рецензии на книгу
Читали книгу? Как она вам?
+50 ₽ за рецензию
Вы можете стать одним из первых, кто напишет рецензию на эту книгу, и получить бонус — до 50 рублей на баланс в Лабиринте!
Книги из жанра
1 5543 107 -50% Еще 5 дней
Корпоративное озеро больших данных. Новый подход к использованию Big Data и Data Science в бизнесе
Горелик Алекс3 0146 028 -50% Еще 5 дней
Анализ данных в науке и технике. Машинное обучение, динамические системы и управление
Брантон Стивен Л.1 3772 754 -50% Еще 5 дней
Современные технологии интеллектуального анализа данных. Учебное пособие
Макшанов Андрей Владимирович3 4056 810 -50% Еще 5 дней
Основы машинного обучения для аналитического прогнозирования. Алгоритмы, рабочие примеры
Келлехер Джон Д.