دانلود کتاب PyTorch 1.x Reinforcement Learning Cookbook: Over 60 recipes to design, develop, and deploy self-learning AI models using Python – 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

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.

Table of Contents

1. Getting started with reinforcement learning and PyTorch
2. Markov Decision Process and Dynamic Programming
3. Monte Carlo Methods for making numerical estimations
4. Temporal Difference and Q-Learning
5. Solving Multi Armed Bandit problems
6. Scaling up Learning with Function Approximation
7. Deep Q-Networks in Action
8. Implementing Policy Gradients and Policy Optimization
9. Capstone Project: Playing Flappy Bird with DQN

————————————————————–

ترجمه ماشینی :

تکنیک ها و الگوریتم های یادگیری تقویتی را با کمک مثال ها و دستور العمل های واقعی اجرا کنید

ویژگی های کلیدی

• از PyTorch استفاده کنید 1.x برای طراحی و ساخت مدل‌های هوش مصنوعی (AI) خودآموز
• اجرای الگوریتم‌های RL برای حل چالش‌های کنترل و بهینه‌سازی که امروزه دانشمندان داده با آن مواجه هستند
• استفاده از کتابخانه‌های مدرن RL برای شبیه‌سازی یک محیط کنترل شده برای پروژه های شما

توضیحات 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، مهارت‌هایی را که برای پیاده‌سازی الگوریتم‌های محبوب RL و استفاده از تکنیک‌های RL برای حل مسائل دنیای واقعی نیاز دارید، توسعه خواهید داد.

آنچه خواهید آموخت.

• از Q-learning و الگوریتم stateactionrewardstateaction (SARSA) برای حل مسائل مختلف Gridworld استفاده کنید
• یک الگوریتم راهزن چند دستی برای بهینه سازی تبلیغات نمایشی ایجاد کنید
• فرایندهای یادگیری و کنترل را با استفاده از Deep Q-Networks افزایش دهید
• شبیه سازی فرآیندهای تصمیم گیری مارکوف، محیط های OpenAI Gym، و سایر مشکلات کنترل رایج
• انتخاب و ساخت مدل های RL، ارزیابی عملکرد آنها، و بهینه سازی و استقرار آنها
• استفاده از روش های گرادیان خط مشی برای حل مسائل پیوسته RL

این کتاب برای چه کسانی است

مهندسین یادگیری ماشین، 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 لازم است، تجربه با PyTorch مفید خواهد بود اما ضروری نیست.

فهرست محتوا

1. شروع با یادگیری تقویتی و PyTorch
2. فرایند تصمیم گیری مارکوف و برنامه نویسی پویا
3. روش های مونت کارلو برای تخمین عددی
4. تفاوت زمانی و یادگیری Q
5. حل مسائل راهزن چند مسلح< /li>
6. مقیاس‌سازی یادگیری با تقریب تابع
7. شبکه‌های Q-عمیق در عمل
8. اجرای گرادیان‌های خط‌مشی و بهینه‌سازی خط‌مشی
9. پروژه Capstone: Playing Flappy پرنده با DQN

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 ,