Hluboké posilovací učení v akci

Recenze čtenářů

Kniha nabízí ucelený úvod do moderních technik posilování učení (RL), který zahrnuje jak tradiční, tak netradiční témata. Přestože je dobře napsaná a poskytuje cenné poznatky o různých algoritmech RL, trpí značnými problémy s prováděním kódu a technickou úpravou.

Dobře napsaný a přesný popis moderních algoritmů RL, vhodný pro praktiky. Pokrývá širokou škálu témat včetně základních i pokročilých technik využívajících standardní knihovny jako PyTorch, NumPy a OpenAI Gym. Podporuje experimentování a pochopení základních konceptů.

Příklady kódu nefungují, což vede k frustraci čtenářů. Někteří uživatelé uváděli, že knihu vzdali kvůli špatně vysvětlenému kódu a nedostatečné korelaci se zdroji GitHub. Potřebuje důkladné technické úpravy pro zlepšení použitelnosti.

(na základě 3 hodnocení čtenářů)

Původní název:

Deep Reinforcement Learning in Action

Obsah knihy:

Lidé se nejlépe učí na základě zpětné vazby - jsme povzbuzováni k činnostem, které vedou k pozitivním výsledkům, zatímco rozhodnutí s negativními důsledky nás odrazují. Tento proces posilování lze aplikovat na počítačové programy, což jim umožňuje řešit složitější problémy, které klasické programování nedokáže.

Kniha Deep Reinforcement Learning in Action vás seznámí se základními koncepty a terminologií deep reinforcement learningu a praktickými dovednostmi a technikami, které budete potřebovat k jeho implementaci do vlastních projektů.

Zakoupení tištěné knihy zahrnuje bezplatnou elektronickou knihu ve formátech PDF, Kindle a ePub od nakladatelství Manning Publications.