📖Reinforcement Learning
«Обучение с подкреплением: теория и реализация на Python» — это учебное пособие по обучению с подкреплением, в котором подробно рассматриваются как теория, так и практическое применение. Опираясь на единую математическую базу, автор систематизирует теорию современного обучения с подкреплением и знакомит читателя со всеми основными алгоритмами обучения с подкреплением, такими как PPO, SAC и MuZero. В книге также рассматриваются ключевые технологии обучения с подкреплением, такие как RLHF, IRL и PbRL. Каждая глава сопровождается качественными примерами кода, а все реализации алгоритмов глубокого обучения с подкреплением написаны на TensorFlow и PyTorch. Коды и результаты их работы можно найти на GitHub. Их можно запустить на обычном ноутбуке с Windows, macOS или Linux.
💾 Скачать книгу
Clean Code | #книги #Python
«Обучение с подкреплением: теория и реализация на Python» — это учебное пособие по обучению с подкреплением, в котором подробно рассматриваются как теория, так и практическое применение. Опираясь на единую математическую базу, автор систематизирует теорию современного обучения с подкреплением и знакомит читателя со всеми основными алгоритмами обучения с подкреплением, такими как PPO, SAC и MuZero. В книге также рассматриваются ключевые технологии обучения с подкреплением, такие как RLHF, IRL и PbRL. Каждая глава сопровождается качественными примерами кода, а все реализации алгоритмов глубокого обучения с подкреплением написаны на TensorFlow и PyTorch. Коды и результаты их работы можно найти на GitHub. Их можно запустить на обычном ноутбуке с Windows, macOS или Linux.
💾 Скачать книгу
Clean Code | #книги #Python