Einstieg in Deep Reinforcement Learning
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KI-Agenten mit Python und PyTorch programmieren. Inkl.
E-Book
Dieses Buch zeigt Ihnen, wie
Sie Agenten programmieren, die basierend auf direktem Feedback aus ihrer
Umgebung selbstständig lernen und sich dabei verbessern. Sie werden Netzwerke
mit dem beliebten PyTorch-Deep-Learning-Framework aufbauen, um bestärkende Lernalgorithmen
zu erforschen. Diese reichen von Deep-Q-Networks über Methoden zur
Gradientenmethode bis hin zu evolutionären Algorithmen.
Im weiteren Verlauf des Buches wenden Sie Ihre Kenntnisse in
praktischen Projekten wie der Steuerung simulierter Roboter, der
Automatisierung von Börsengeschäften oder dem Aufbau eines Spiel-Bots an.
Aus dem Inhalt:
• Strukturierungsprobleme als Markov-Entscheidungsprozesse
• Beliebte Algorithmen wie Deep Q-Networks, Policy
Gradient-Methode und Evolutionäre Algorithmen und die Intuitionen, die sie
antreiben
• Anwendung von Verstärkungslernalgorithmen auf reale Probleme
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