Menu

Zaloguj się

Twoje konto

×
Dodano do koszyka:
Pozycja znajduje się w koszyku, zwiększono ilość tej pozycji:
Zakupiłeś już tę pozycję:
Książkę możesz pobrać z biblioteki w panelu użytkownika
Pozycja znajduje się w koszyku
Przejdź do koszyka

Zawartość koszyka

ODBIERZ TWÓJ BONUS :: »

Szukaj

Zamknij

    Dostawa od 0,00zł

    TOP tytuł w super cenie » 50% taniej

    Deep Reinforcement Learning Hands-On. A practical and easy-to-follow guide to RL from Q-learning and DQNs to PPO and RLHF - Third Edition Maxim Lapan

    (ebook) (audiobook) (audiobook) Książka w języku 1
    Deep Reinforcement Learning Hands-On. A practical and easy-to-follow guide to RL from Q-learning and DQNs to PPO and RLHF - Third Edition Maxim Lapan - okladka książki

    Deep Reinforcement Learning Hands-On. A practical and easy-to-follow guide to RL from Q-learning and DQNs to PPO and RLHF - Third Edition Maxim Lapan - okladka książki

    Deep Reinforcement Learning Hands-On. A practical and easy-to-follow guide to RL from Q-learning and DQNs to PPO and RLHF - Third Edition Maxim Lapan - audiobook MP3

    Deep Reinforcement Learning Hands-On. A practical and easy-to-follow guide to RL from Q-learning and DQNs to PPO and RLHF - Third Edition Maxim Lapan - audiobook CD

    Autor:
    Maxim Lapan
    Serie wydawnicze:
    Hands-on
    Wydawnictwo:
    Packt Publishing (Z chęcią przeczytam książkę w języku polskim)
    Ocena:
    Bądź pierwszym, który oceni tę książkę
    Stron:
    716
    Dostępne formaty:
         PDF
         ePub
    Start your journey into reinforcement learning (RL) and reward yourself with the third edition of Deep Reinforcement Learning Hands-On. This book takes you through the basics of RL to more advanced concepts with the help of various applications, including game playing, discrete optimization, stock trading, and web browser navigation. By walking you through landmark research papers in the fi eld, this deep RL book will equip you with practical knowledge of RL and the theoretical foundation to understand and implement most modern RL papers.
    The book retains its approach of providing concise and easy-to-follow explanations from the previous editions. You'll work through practical and diverse examples, from grid environments and games to stock trading and RL agents in web environments, to give you a well-rounded understanding of RL, its capabilities, and its use cases. You'll learn about key topics, such as deep Q-networks (DQNs), policy gradient methods, continuous control problems, and highly scalable, non-gradient methods.
    If you want to learn about RL through a practical approach using OpenAI Gym and PyTorch, concise explanations, and the incremental development of topics, then Deep Reinforcement Learning Hands-On, Third Edition, is your ideal companion

    Wybrane bestsellery

    Selling helion.pl

    O autorze książki

    Maxim Lapan jest niezależnym badaczem z wieloletnim doświadczeniem zawodowym w dziedzinie programowania i architektury systemów. Gruntownie poznał takie zagadnienia jak duże zbiory danych, uczenie maszynowe i rozproszone systemy obliczeniowe o wysokiej wydajności. Obecnie zajmuje się zastosowaniami uczenia głębokiego, w tym głębokim przetwarzaniem języka naturalnego i głębokim uczeniem przez wzmacnianie.

    Zobacz pozostałe książki z serii Hands-on

    Packt Publishing - inne książki

    Zamknij

    Przenieś na półkę

    Proszę czekać...
    ajax-loader

    Zamknij

    Wybierz metodę płatności

    Ebook
    143,10 zł
    Dodaj do koszyka

    Wydawnictwo Naukowe Helion »

    Grafika Wydawnictwo Naukowe Helion. Dołącz do nas!
    Zamknij Pobierz aplikację mobilną Ebookpoint
    Zabrania się wykorzystania treści strony do celów eksploracji tekstu i danych (TDM), w tym eksploracji w celu szkolenia technologii AI i innych systemów uczenia maszynowego. It is forbidden to use the content of the site for text and data mining (TDM), including mining for training AI technologies and other machine learning systems.