Wir lernen Deep Reinforcement Learning

Wir lernen, indem wir mit unserer Umgebung interagieren, und die erhaltenen Belohnungen und Bestrafungen bestimmen unser Verhalten in der Zukunft. Deep Reinforcement Learning bringt diesen natürlichen Prozess in die künstliche Intelligenz und beinhaltet die Analyse der Ergebnisse, um die effektivsten... Wege nach vorne zu identifizieren. Reinforcement-Learning-Agenten können den Erfolg von Marketingkampagnen fördern, das Wachstum von Aktien vorhersagen und Großmeister im Go und Schach besiegen. Lassen Sie uns lernen, Systeme für das Deep Learning anhand faszinierender Übungen zu erstellen, begleitet von Python-Code mit detaillierten Kommentaren und verständlichen Erklärungen. Sie werden sehen, wie die Algorithmen funktionieren, und lernen, Ihre eigenen Reinforcement-Learning-Agenten zu erstellen, indem Sie Bewertungsfeedback verwenden.

Autor: Мигель Моралес

Verlag: piter

Serie: Bibliothek des Programmierers

Altersgrenzen: 16+

Jahr der Veröffentlichung: 2025

ISBN: 9785446139446

Anzahl der Seiten: 464

Größe: 233x165x24 mm

Einbandart: Soft

Gewicht: 720 g

ID: 1508934

Wir lernen, indem wir mit unserer Umgebung interagieren, und die erhaltenen Belohnungen und Bestrafungen bestimmen unser Verhalten in der Zukunft. Deep Reinforcement Learning bringt diesen natürlichen Prozess in die künstliche Intelligenz und beinhaltet die Analyse der Ergebnisse, um die effektivsten Wege nach vorne zu identifizieren. Reinforcement-Learning-Agenten können den Erfolg von Marketingkampagnen fördern, das Wachstum von Aktien vorhersagen und Großmeister im Go und Schach besiegen. Lassen Sie uns lernen, Systeme für das Deep Learning anhand faszinierender Übungen zu erstellen, begleitet von Python-Code mit detaillierten Kommentaren und verständlichen Erklärungen. Sie werden sehen, wie die Algorithmen funktionieren, und lernen, Ihre eigenen Reinforcement-Learning-Agenten zu erstellen, indem Sie Bewertungsfeedback verwenden.

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