Python Reinforcement Learning
Ravichandiran, Sudharsan|Saito, Sean|Shanmugamani, Rajalingappaa
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Reinforcement learning and deep reinforcement learning are the trending and most promising branches of artificial intelligence. This Learning Path will enable you to master not only the basic reinforcement learning algorithms but also the advanced deep rein. Seller Inventory # 448360496
Bibliographic Details
Title: Python Reinforcement Learning
Publisher: Packt Publishing
Publication Date: 2019
Binding: Kartoniert / Broschiert
Condition: New
About this title
Apply modern reinforcement learning and deep reinforcement learning methods using Python and its powerful libraries
Key Features:
- Your entry point into the world of artificial intelligence using the power of Python
- An example-rich guide to master various RL and DRL algorithms
- Explore the power of modern Python libraries to gain confidence in building self-trained applications
Book Description:
Reinforcement Learning (RL) is the trending and most promising branch of artificial intelligence. This Learning Path will help you master not only the basic reinforcement learning algorithms but also the advanced deep reinforcement learning algorithms.
The Learning Path starts with an introduction to RL followed by OpenAI Gym, and TensorFlow. You will then explore various RL algorithms, such as Markov Decision Process, Monte Carlo methods, and dynamic programming, including value and policy iteration. You'll also work on various datasets including image, text, and video. This example-rich guide will introduce you to deep RL algorithms, such as Dueling DQN, DRQN, A3C, PPO, and TRPO. You will gain experience in several domains, including gaming, image processing, and physical simulations. You'll explore TensorFlow and OpenAI Gym to implement algorithms that also predict stock prices, generate natural language, and even build other neural networks. You will also learn about imagination-augmented agents, learning from human preference, DQfD, HER, and many of the recent advancements in RL.
By the end of the Learning Path, you will have all the knowledge and experience needed to implement RL and deep RL in your projects, and you enter the world of artificial intelligence to solve various real-life problems.
This Learning Path includes content from the following Packt products:
- Hands-On Reinforcement Learning with Python by Sudharsan Ravichandiran
- Python Reinforcement Learning Projects by Sean Saito, Yang Wenzhuo, and Rajalingappaa Shanmugamani
What You Will Learn:
- Train an agent to walk using OpenAI Gym and TensorFlow
- Solve multi-armed-bandit problems using various algorithms
- Build intelligent agents using the DRQN algorithm to play the Doom game
- Teach your agent to play Connect4 using AlphaGo Zero
- Defeat Atari arcade games using the value iteration method
- Discover how to deal with discrete and continuous action spaces in various environments
Who this book is for:
If you're an ML/DL enthusiast interested in AI and want to explore RL and deep RL from scratch, this Learning Path is for you. Prior knowledge of linear algebra is expected.
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Store Description
Instructions for revocation/
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Revocation right for consumers
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The revocation period is one month...
II. Kundeninformationen
Moluna GmbH
Engberdingdamm 27
48268 Greven
Deutschland
Telefon: 02571/5698933
E-Mail: abe@moluna.de
Alternative Streitbeilegung:
Die Europäische Kommission stellt eine Plattform für die außergerichtliche Online-Streitbeilegung (OS-Plattform) bereit, aufrufbar unter https://ec.europa.eu/odr.
Die technischen Schritte zum Vertragsschluss, der Vertragsschluss selbst und die Korrekturmöglichkeiten erfolgen nach Maßgabe der Regelungen "Zustandekommen des Vertrages" unserer Allgemeinen Geschäftsbedingungen (Teil I.).
3.1. Vertragssprache ist deutsch .
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Die wesentlichen Merkmale der Ware und/oder Dienstleistung finden sich im jeweiligen Angebot.
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Sind Sie Unternehmer, erfolgt die Lieferung und Versendung auf Ihre Gefahr.
Die Mängelhaftung richtet sich nach der Regelung "Gewährleistung" in unseren Allgemeinen Geschäftsbedingungen (Teil I).
letzte Aktualisierung: 23.10.2019
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