دانلود کتاب Mastering Reinforcement Learning with Python: Build next-generation, self-learning models using reinforcement learning techniques and best practices – تسلط بر یادگیری تقویتی با پایتون: ساخت مدل های خودآموز نسل بعدی با استفاده از تکنیک های یادگیری تقویتی و بهترین شیوه ها

توضیحات

Get hands-on experience in creating state-of-the-art reinforcement learning agents using TensorFlow and RLlib to solve complex real-world business and industry problems with the help of expert tips and best practices

Key Features

• Understand how large-scale state-of-the-art RL algorithms and approaches work
• Apply RL to solve complex problems in marketing, robotics, supply chain, finance, cybersecurity, and more
• Explore tips and best practices from experts that will enable you to overcome real-world RL challenges

Book Description

Reinforcement learning (RL) is a field of artificial intelligence (AI) used for creating self-learning autonomous agents. Building on a strong theoretical foundation, this book takes a practical approach and uses examples inspired by real-world industry problems to teach you about state-of-the-art RL.

Starting with bandit problems, Markov decision processes, and dynamic programming, the book provides an in-depth review of the classical RL techniques, such as Monte Carlo methods and temporal-difference learning. After that, you will learn about deep Q-learning, policy gradient algorithms, actor-critic methods, model-based methods, and multi-agent reinforcement learning. Then, you’ll be introduced to some of the key approaches behind the most successful RL implementations, such as domain randomization and curiosity-driven learning.

As you advance, you’ll explore many novel algorithms with advanced implementations using modern Python libraries such as TensorFlow and Ray’s RLlib package. You’ll also find out how to implement RL in areas such as robotics, supply chain management, marketing, finance, smart cities, and cybersecurity while assessing the trade-offs between different approaches and avoiding common pitfalls.

By the end of this book, you’ll have mastered how to train and deploy your own RL agents for solving RL problems.

What you will learn

• Model and solve complex sequential decision-making problems using RL
• Develop a solid understanding of how state-of-the-art RL methods work
• Use Python and TensorFlow to code RL algorithms from scratch
• Parallelize and scale up your RL implementations using Ray’s RLlib package
• Get in-depth knowledge of a wide variety of RL topics
• Understand the trade-offs between different RL approaches
• Discover and address the challenges of implementing RL in the real world

Who this book is for

This book is for expert machine learning practitioners and researchers looking to focus on hands-on reinforcement learning with Python by implementing advanced deep reinforcement learning concepts in real-world projects. Reinforcement learning experts who want to advance their knowledge to tackle large-scale and complex sequential decision-making problems will also find this book useful. Working knowledge of Python programming and deep learning along with prior experience in reinforcement learning is required.

Table of Contents

1. Introduction to Reinforcement Learning
2. Multi-armed Bandits
3. Contextual Bandits
4. Makings of the Markov Decision Process
5. Solving the Reinforcement Learning Problem
6. Deep Q-Learning at Scale
7. Policy Based Methods
8. Model-Based Methods
9. Multi-Agent Reinforcement Learning
10. Machine Teaching
11. Generalization and Domain Randomization
12. Meta-reinforcement learning
13. Other Advanced Topics
14. Autonomous Systems
15. Supply Chain Management
16. Marketing, Personalization and Finance
17. Smart City and Cybersecurity
18. Challenges and Future Directions in Reinforcement Learning

————————————————————–

ترجمه ماشینی :

تجربه عملی در ایجاد عوامل یادگیری تقویتی پیشرفته با استفاده از TensorFlow و RLlib برای حل مشکلات پیچیده تجارت و صنعت در دنیای واقعی با کمک نکات تخصصی و بهترین شیوه ها بدست آورید

ویژگی های کلیدی

• درک نحوه عملکرد الگوریتم ها و رویکردهای پیشرفته RL در مقیاس بزرگ
• استفاده از RL برای حل مسائل پیچیده در بازاریابی، رباتیک، زنجیره تامین، امور مالی، امنیت سایبری و موارد دیگر
• نکات و بهترین روش‌های کارشناسان را بررسی کنید که به شما امکان می‌دهد بر چالش‌های دنیای واقعی RL غلبه کنید

کتاب توضیحات

یادگیری تقویتی (RL) زمینه ای از هوش مصنوعی (AI) است که برای ایجاد عوامل خودآموز خودآموز استفاده می شود. این کتاب با تکیه بر یک پایه نظری قوی، رویکردی عملی دارد و از مثال‌هایی با الهام از مشکلات صنعت در دنیای واقعی استفاده می‌کند تا به شما در مورد پیشرفته‌ترین RL بیاموزد.

شروع با مشکلات راهزن، تصمیم مارکوف فرآیندها و برنامه‌نویسی پویا، این کتاب مروری عمیق از تکنیک‌های کلاسیک RL، مانند روش‌های مونت کارلو و یادگیری تفاوت زمانی ارائه می‌کند. پس از آن، شما در مورد یادگیری عمیق Q، الگوریتم های گرادیان خط مشی، روش های منتقد بازیگر، روش های مبتنی بر مدل و یادگیری تقویتی چند عاملی خواهید آموخت. سپس، با برخی از رویکردهای کلیدی پشت موفقیت‌آمیزترین پیاده‌سازی RL، مانند تصادفی‌سازی دامنه و یادگیری مبتنی بر کنجکاوی آشنا می‌شوید.

همانطور که پیش می‌روید، بسیاری از الگوریتم‌های جدید را با پیشرفته‌تر کشف خواهید کرد. پیاده سازی هایی با استفاده از کتابخانه های مدرن پایتون مانند TensorFlow و بسته RLlib Ray. شما همچنین خواهید فهمید که چگونه می توانید RL را در زمینه هایی مانند رباتیک، مدیریت زنجیره تامین، بازاریابی، امور مالی، شهرهای هوشمند و امنیت سایبری پیاده سازی کنید، در حالی که معاوضه بین رویکردهای مختلف را ارزیابی می کنید و از دام های رایج اجتناب می کنید.

در پایان این کتاب، شما به نحوه آموزش و استقرار عوامل RL خود برای حل مسائل RL مسلط خواهید شد.

آنچه یاد خواهید گرفت

• مدل و حل کنید. مسائل پیچیده تصمیم گیری متوالی با استفاده از RL
• درکی کامل از نحوه کار روش های پیشرفت
  

  ---

   

  tag : دانلود کتاب تسلط بر یادگیری تقویتی با پایتون: ساخت مدل های خودآموز نسل بعدی با استفاده از تکنیک های یادگیری تقویتی و بهترین شیوه ها , Download تسلط بر یادگیری تقویتی با پایتون: ساخت مدل های خودآموز نسل بعدی با استفاده از تکنیک های یادگیری تقویتی و بهترین شیوه ها , دانلود تسلط بر یادگیری تقویتی با پایتون: ساخت مدل های خودآموز نسل بعدی با استفاده از تکنیک های یادگیری تقویتی و بهترین شیوه ها , Download Mastering Reinforcement Learning with Python: Build next-generation, self-learning models using reinforcement learning techniques and best practices Book , تسلط بر یادگیری تقویتی با پایتون: ساخت مدل های خودآموز نسل بعدی با استفاده از تکنیک های یادگیری تقویتی و بهترین شیوه ها دانلود , buy تسلط بر یادگیری تقویتی با پایتون: ساخت مدل های خودآموز نسل بعدی با استفاده از تکنیک های یادگیری تقویتی و بهترین شیوه ها , خرید کتاب تسلط بر یادگیری تقویتی با پایتون: ساخت مدل های خودآموز نسل بعدی با استفاده از تکنیک های یادگیری تقویتی و بهترین شیوه ها , دانلود کتاب Mastering Reinforcement Learning with Python: Build next-generation, self-learning models using reinforcement learning techniques and best practices , کتاب Mastering Reinforcement Learning with Python: Build next-generation, self-learning models using reinforcement learning techniques and best practices , دانلود Mastering Reinforcement Learning with Python: Build next-generation, self-learning models using reinforcement learning techniques and best practices , خرید Mastering Reinforcement Learning with Python: Build next-generation, self-learning models using reinforcement learning techniques and best practices , خرید کتاب Mastering Reinforcement Learning with Python: Build next-generation, self-learning models using reinforcement learning techniques and best practices ,