Mély megerősítéses tanulás akcióban

Olvasói vélemények

A könyv átfogó bevezetést nyújt a modern megerősített tanulás (RL) technikáiba, lefedve mind a hagyományos, mind a nem hagyományos témákat. Bár jól megírt, és értékes betekintést nyújt a különböző RL-algoritmusokba, jelentős problémák vannak a kódvégrehajtással és a technikai szerkesztéssel.

A modern RL-algoritmusok jól megírt és pontos leírása, a gyakorlati szakemberek számára is alkalmas. A témák széles skáláját öleli fel, beleértve az alapvető és haladó technikákat, amelyek olyan szabványos könyvtárakat használnak, mint a PyTorch, a NumPy és az OpenAI Gym. Ösztönzi a kísérletezést és az alapfogalmak megértését.

A kódpéldák nem működnek, ami az olvasók frusztrációjához vezet. Néhány felhasználó arról számolt be, hogy feladta a könyvet a rosszul magyarázott kód és a GitHub-forrásokkal való korreláció hiánya miatt. Alapos technikai szerkesztésre van szükség a használhatóság javítása érdekében.

(3 olvasói vélemény alapján)

Eredeti címe:

Deep Reinforcement Learning in Action

Könyv tartalma:

Az emberek a visszajelzésekből tanulnak a legjobban - a pozitív eredményekhez vezető cselekvésekre ösztönöznek bennünket, míg a negatív következményekkel járó döntések elrettentenek bennünket. Ez a megerősítési folyamat alkalmazható a számítógépes programokra, lehetővé téve számukra, hogy olyan összetettebb problémákat oldjanak meg, amelyekre a klasszikus programozás nem képes.

A Deep Reinforcement Learning in Action megtanítja a mély megerősítéses tanulás alapvető fogalmait és terminológiáját, valamint azokat a gyakorlati készségeket és technikákat, amelyekre szükséged lesz ahhoz, hogy saját projektjeidben alkalmazd.

A nyomtatott könyv megvásárlása magában foglalja a Manning Publications ingyenes e-könyvét PDF, Kindle és ePub formátumban.