توضیحات
Implement reinforcement learning techniques and algorithms with the help of real-world examples and recipes
Key Features
Use PyTorch 1.x to design and build self-learning artificial intelligence (AI) models
Implement RL algorithms to solve control and optimization challenges faced by data scientists today
Apply modern RL libraries to simulate a controlled environment for your projects
Book Description
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.
What you will learn
Use Q-learning and the stateactionrewardstateaction (SARSA) algorithm to solve various Gridworld problems
Develop a multi-armed bandit algorithm to optimize display advertising
Scale up learning and control processes using Deep Q-Networks
Simulate Markov Decision Processes, OpenAI Gym environments, and other common control problems
Select and build RL models, evaluate their performance, and optimize and deploy them
Use policy gradient methods to solve continuous RL problems
Who this book is for
Machine learning engineers, data scientists and AI researchers looking for quick solutions to different reinforcement learning problems will find this book useful. Although prior knowledge of machine learning concepts is required, experience with PyTorch will be useful but not necessary.
————————————————————–
ترجمه ماشینی :
پیاده سازی تکنیک ها و الگوریتم های یادگیری تقویتی با کمک مثال ها و دستور العمل های دنیای واقعی ویژگی های کلیدی استفاده از PyTorch 1.x برای طراحی و ساخت مدل های هوش مصنوعی (AI) خودآموز پیاده سازی الگوریتم های RL برای حل چالش های کنترل و بهینه سازی پیش رو امروزه توسط دانشمندان داده از کتابخانه های مدرن RL برای شبیه سازی یک محیط کنترل شده برای پروژه های خود استفاده کنید شرح کتاب یادگیری تقویتی (RL) شاخه ای از یادگیری ماشینی است که در زمان های اخیر محبوبیت پیدا کرده است. این به شما امکان می دهد مدل های هوش مصنوعی را آموزش دهید که از اقدامات خود درس می گیرند و رفتار خود را بهینه می کنند. PyTorch همچنین به دلیل کارایی و سهولت استفاده به عنوان ابزار ترجیحی برای آموزش مدلهای RL ظاهر شده است. با این کتاب، مفاهیم مهم RL و پیاده سازی الگوریتم ها در PyTorch 1.x را بررسی خواهید کرد. دستور العمل های موجود در کتاب، همراه با مثال های دنیای واقعی، به شما کمک می کند تا بر تکنیک های مختلف RL، مانند برنامه نویسی پویا، شبیه سازی مونت کارلو، تفاوت زمانی و یادگیری Q تسلط پیدا کنید. همچنین بینش هایی در مورد کاربردهای خاص صنعت این تکنیک ها به دست خواهید آورد. فصل های بعدی شما را از طریق حل مسائلی مانند مسئله راهزن چند بازویی و مسئله کارتپل با استفاده از الگوریتم راهزن چند بازو و تقریب تابع راهنمایی می کند. همچنین یاد خواهید گرفت که چگونه از Deep Q-Networks برای تکمیل بازیهای Atari و همچنین نحوه اجرای مؤثر شیبهای خط مشی استفاده کنید. در نهایت، متوجه خواهید شد که چگونه تکنیکهای RL برای بلک جک، محیطهای Gridworld، تبلیغات اینترنتی و بازی Flappy Bird اعمال میشوند. در پایان این کتاب، مهارتهای مورد نیاز برای پیادهسازی الگوریتمهای محبوب RL و استفاده از تکنیکهای RL برای حل مسائل دنیای واقعی را خواهید داشت. آنچه یاد خواهید گرفت از Q-learning و الگوریتم stateactionrewardstateaction (SARSA) برای حل مسائل مختلف Gridworld توسعه یک الگوریتم راهزن چند مسلح برای بهینه سازی تبلیغات نمایشی مقیاس کردن فرآیندهای یادگیری و کنترل با استفاده از Deep Q-Networks شبیه سازی مارکوف فرآیندهای تصمیمگیری، محیطهای OpenAI Gym، و سایر مشکلات کنترل رایج انتخاب و ساخت مدلهای RL، ارزیابی عملکرد آنها، و بهینهسازی و استقرار آنها استفاده از روشهای گرادیان خط مشی برای حل مسائل پیوسته RL \ این کتاب برای مهندسان یادگیری ماشین چه کسی است، دانشمندان داده و محققان هوش مصنوعی که به دنبال راه حل های سریع برای مسائل مختلف یادگیری تقویتی هستند، این کتاب را مفید خواهند یافت. اگرچه دانش قبلی در مورد مفاهیم یادگیری ماشین مورد نیاز است، تجربه با PyTorch مفید خواهد بود اما ضروری نیست.
tag : دانلود کتاب کتاب آشپزی آموزش تقویتی PyTorch 1.x: بیش از 60 دستور العمل برای طراحی، توسعه و استقرار مدل های هوش مصنوعی خودآموز با استفاده از پایتون , Download کتاب آشپزی آموزش تقویتی PyTorch 1.x: بیش از 60 دستور العمل برای طراحی، توسعه و استقرار مدل های هوش مصنوعی خودآموز با استفاده از پایتون , دانلود کتاب آشپزی آموزش تقویتی PyTorch 1.x: بیش از 60 دستور العمل برای طراحی، توسعه و استقرار مدل های هوش مصنوعی خودآموز با استفاده از پایتون , Download PyTorch 1.x Reinforcement Learning Cookbook: Over 60 recipes to design, develop, and deploy self-learning AI models using Python Book , کتاب آشپزی آموزش تقویتی PyTorch 1.x: بیش از 60 دستور العمل برای طراحی، توسعه و استقرار مدل های هوش مصنوعی خودآموز با استفاده از پایتون دانلود , buy کتاب آشپزی آموزش تقویتی PyTorch 1.x: بیش از 60 دستور العمل برای طراحی، توسعه و استقرار مدل های هوش مصنوعی خودآموز با استفاده از پایتون , خرید کتاب کتاب آشپزی آموزش تقویتی PyTorch 1.x: بیش از 60 دستور العمل برای طراحی، توسعه و استقرار مدل های هوش مصنوعی خودآموز با استفاده از پایتون , دانلود کتاب PyTorch 1.x Reinforcement Learning Cookbook: Over 60 recipes to design, develop, and deploy self-learning AI models using Python , کتاب PyTorch 1.x Reinforcement Learning Cookbook: Over 60 recipes to design, develop, and deploy self-learning AI models using Python , دانلود PyTorch 1.x Reinforcement Learning Cookbook: Over 60 recipes to design, develop, and deploy self-learning AI models using Python , خرید PyTorch 1.x Reinforcement Learning Cookbook: Over 60 recipes to design, develop, and deploy self-learning AI models using Python , خرید کتاب PyTorch 1.x Reinforcement Learning Cookbook: Over 60 recipes to design, develop, and deploy self-learning AI models using Python ,
نقد و بررسیها
هنوز بررسیای ثبت نشده است.