Deep Reinforcement Learning - Lapan, Maxim
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Résumé : Reinforcement Learning ist ein Teilgebiet des Machine Learnings. Hierbei werden selbstst?ndig lernende Agenten programmiert, deren Lernvorgang ausschlie?lich durch ein Belohnungssystem und die Beobachtung der Umgebung gesteuert wird. In diesem umfassenden Praxis-Handbuch zeigt Ihnen Maxim Lapan, wie Sie diese zukunftsweisende Technologie in der Praxis einsetzen. Sie lernen, wie Sie passende RL-Methoden f?r Ihre Problemstellung ausw?hlen und mithilfe von Deep-Learning-Methoden Agenten f?r verschiedene Aufgaben trainieren wie zum Beispiel f?r das L?sen eines Zauberw?rfels, f?r Natural Language Processing in Microsofts TextWorld-Umgebung oder zur Realisierung moderner Chatbots. Alle Beispiele sind so gew?hlt, dass sie leicht verst?ndlich sind und Sie diese auch ohne Zugang zu sehr gro?er Rechenleistung umsetzen k?nnen. Unter Einsatz von Python und der Bibliothek PyTorch erm?glicht Ihnen der Autor so einen einfachen und praktischen Einstieg in die Konzepte und Methoden des Reinforcement Learnings wie Deep Q-Networks, Wertiteration, Policy Gradients, Trust Region Policy Optimization (TRPO), genetische Algorithmen und viele mehr. Es werden grundlegende Kenntnisse in Machine Learning und Deep Learning sowie ein sicherer Umgang mit Python vorausgesetzt.
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Biographie:
Maxim Lapan ist Deep-Learning-Enthusiast und unabh?ngiger Forscher. Er hat langj?hrige Berufserfahrung mit Big Data und Machine Learning und besch?ftigt sich derzeit insbesondere mit praktischen Anwendungen des Deep Learnings wie NLP und Deep Reinforcement Learning.
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