توضیحات
Implement key reinforcement learning algorithms and techniques using different R packages such as the Markov chain, MDP toolbox, contextual, and OpenAI Gym
Key Features
Book Description
Reinforcement learning (RL) is an integral part of machine learning (ML), and is used to train algorithms. With this book, you’ll learn how to implement reinforcement learning with R, exploring practical examples such as using tabular Q-learning to control robots.
You’ll begin by learning the basic RL concepts, covering the agent-environment interface, Markov Decision Processes (MDPs), and policy gradient methods. You’ll then use R’s libraries to develop a model based on Markov chains. You will also learn how to solve a multi-armed bandit problem using various R packages. By applying dynamic programming and Monte Carlo methods, you will also find the best policy to make predictions. As you progress, you’ll use Temporal Difference (TD) learning for vehicle routing problem applications. Gradually, you’ll apply the concepts you’ve learned to real-world problems, including fraud detection in finance, and TD learning for planning activities in the healthcare sector. You’ll explore deep reinforcement learning using Keras, which uses the power of neural networks to increase RL’s potential. Finally, you’ll discover the scope of RL and explore the challenges in building and deploying machine learning models.
By the end of this book, you’ll be well-versed with RL and have the skills you need to efficiently implement it with R.
What you will learn
Who this book is for
This book is for anyone who wants to learn about reinforcement learning with R from scratch. A solid understanding of R and basic knowledge of machine learning are necessary to grasp the topics covered in the book.
————————————————————–
ترجمه ماشینی :
اجرای الگوریتمها و تکنیکهای یادگیری تقویتی کلیدی با استفاده از بستههای R مختلف مانند زنجیره مارکوف، جعبه ابزار MDP، متنی، و OpenAI Gym
ویژگیهای کلیدی
توضیحات کتاب
یادگیری تقویتی (RL) بخشی جدایی ناپذیر از یادگیری ماشینی (ML) است و برای آموزش الگوریتم ها استفاده می شود. با این کتاب، نحوه پیادهسازی یادگیری تقویتی با R، کاوش مثالهای عملی مانند استفاده از یادگیری Q جدولی برای کنترل رباتها را خواهید آموخت.
شما با یادگیری مفاهیم اولیه RL شروع خواهید کرد، که رابط عامل-محیط را پوشش میدهد. ، فرآیندهای تصمیم گیری مارکوف (MDPs) و روش های گرادیان خط مشی. سپس از کتابخانه های R برای توسعه مدلی بر اساس زنجیره های مارکوف استفاده خواهید کرد. شما همچنین یاد خواهید گرفت که چگونه با استفاده از بسته های مختلف R یک مشکل راهزن چند مسلح را حل کنید. با به کارگیری روش های برنامه نویسی پویا و مونت کارلو، بهترین خط مشی را برای پیش بینی نیز پیدا خواهید کرد. همانطور که پیشرفت می کنید، از یادگیری تفاوت زمانی (TD) برای برنامه های مشکل مسیریابی خودرو استفاده خواهید کرد. به تدریج، مفاهیمی را که آموختهاید در مسائل دنیای واقعی، از جمله کشف تقلب در امور مالی، و یادگیری TD برای برنامهریزی فعالیتها در بخش مراقبتهای بهداشتی، به کار میگیرید. شما با استفاده از Keras که از قدرت شبکه های عصبی برای افزایش پتانسیل RL استفاده می کند، یادگیری تقویت عمیق را کشف خواهید کرد. در نهایت، دامنه RL را کشف خواهید کرد و چالشهای موجود در ساخت و استقرار مدلهای یادگیری ماشینی را کشف خواهید کرد.
در پایان این کتاب، شما به خوبی با RL آشنا خواهید شد و مهارتهای لازم برای پیادهسازی کارآمد را خواهید داشت. آن را با R.
آنچه یاد خواهید گرفت
این کتاب برای چه کسانی است
این کتاب برای هر کسی است که می خواهد درباره یادگیری تقویتی با R از ابتدا. درک کامل از R و دانش اولیه یادگیری ماشین برای درک موضوعات مطرح شده در کتاب ضروری است.
tag : دانلود کتاب آموزش تقویتی عملی با R , Download آموزش تقویتی عملی با R , دانلود آموزش تقویتی عملی با R , Download Hands-On Reinforcement Learning with R Book , آموزش تقویتی عملی با R دانلود , buy آموزش تقویتی عملی با R , خرید کتاب آموزش تقویتی عملی با R , دانلود کتاب Hands-On Reinforcement Learning with R , کتاب Hands-On Reinforcement Learning with R , دانلود Hands-On Reinforcement Learning with R , خرید Hands-On Reinforcement Learning with R , خرید کتاب Hands-On Reinforcement Learning with R ,
نقد و بررسیها
هنوز بررسیای ثبت نشده است.