В этой книге дано введение в глубокое обучение с подкреплением (Reinforcement Learning, RL) и сведены в целостную систему результаты работ за последние шесть лет. Обучение с подкреплением — это область машинного обучения, занимающаяся задачами последовательного принятия решений, то есть теми, решение которых занимает определенное время. Оно применимо практически в любой ситуации: в видеоиграх, на прогулке по улице или при вождении автомобиля. Лаура Грессер и Ван Лун Кенг предложили доходчивое введение в сложную тему, играющую ведущую роль в современном машинном обучении. Мало того, что они использовали свои многочисленные публикации об исследованиях на данную тему, они создали библиотеку с открытым исходным кодом SLM Lab, призванную помочь новичкам быстро освоить глубокое машинное обучение. SLM Lab написана на Python с помощью фреймворка PyTorch, но читателям достаточно знать только Python. Эта книга будет полезна и тем, кто собирается применять в качестве фреймворка глубокого обучения другие библиотеки, например TensorFlow. В ней они познакомятся с концепциями и формулировкой задач глубокого обучения с подкреплением.
В издании сведены воедино новейшие исследования в сфере глубокого обучения с подкреплением и даны рабочие примеры и код. Их библиотека также совместима с OpenAI Gym, Roboschool и инструментарием Unity MLAgents, что делает книгу хорошим стартом для читателей, нацеленных на работу с этими инструментами.
Книга предназначена для студентов, изучающих компьютерные науки, и разработчиков программного обеспечения. Она задумывалась как введение в глубокое RL и не требует предварительных знаний о предмете. Однако предполагается, что читатель имеет базовое представление о машинном обучении и глубоком обучении и программирует на Python на среднем уровне. Опыт работы с PyTorch также полезен, но не обязателен.
PyTorch. Освещая глубокое обучение — Многие средства глубокого обучения используют Python, но именно библиотека PyTorch по-настоящему «питоническая». Легкая в освоении для тех, кто знаком с NumPy и scikit-learn, PyTorch упрощает работу с глубоким обучением, обладая в то же время богатым набором функций.
Книга является всеобъемлющим руководством по машинному и глубокому обучению с использованием языка Python. Она служит как пошаговым учебным пособием, так и справочником, к которому вы постоянно будете возвращаться в ходе построения систем машинного обучения.
Глубокое обучение на Python — Глубокое обучение — Deep learning — это набор алгоритмов машинного обучения, которые моделируют высокоуровневые абстракции в данных, используя архитектуры, состоящие из множества нелинейных преобразований. Согласитесь, эта фраза звучит угрожающе.
Рассмотрены современные и классические алгоритмы одновременного машинного обучения множества агентов, основанные на теории игр, табличных, нейросетевых, эволюционных и роевых технологиях. Представлено последовательное развитие теоретической модели алгоритмов, базирующееся на марковских процессах принятия решений. Реализация алгоритмов выполнена на ...
Данный материал НЕ НАРУШАЕТ авторские права никаких физических или юридических лиц. Если это не так - свяжитесь с администрацией сайта. Материал будет немедленно удален. Электронная версия этой публикации предоставляется только в ознакомительных целях. Для дальнейшего её использования Вам необходимо будет приобрести бумажный (электронный, аудио) вариант у правообладателей.
Название: 
Распечатать
