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
1 269
3 172
Максимальная скидка для друзей
-60%
Вы сэкономите
1903
Скидка 60%
1 269
3 172
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

6211 553 -60% Еще 3 дня
Не лги себе. Почему Big Data знает тебя лучше, чем ты сам, и как использовать это
Стивенс-Давидовиц Сет
1 2433 107 -60% Еще 3 дня
Корпоративное озеро больших данных. Новый подход к использованию Big Data и Data Science в бизнесе
Горелик Алекс
2 4116 028 -60% Еще 3 дня
Анализ данных в науке и технике. Машинное обучение, динамические системы и управление
Брантон Стивен Л.
1 1022 754 -60% Еще 3 дня
Современные технологии интеллектуального анализа данных. Учебное пособие
Макшанов Андрей Владимирович
2 6016 503 -60% Еще 3 дня
Подробное руководство по DAX: бизнес-аналитика с Microsoft Power Bl, SQL Server Analysis Services
Феррари Альберто