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Deep Reinforcement Learning Hands-On: Apply modern RL methods to practical problems of chatbots, robotics, discrete optimization, web automation, and more
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Deep Reinforcement Learning Hands-On: Apply modern RL methods to practical problems of chatbots, robotics, discrete optimization, web automation, and more
Deep Reinforcement Learning Hands-On is an updated and expanded version of the bestselling guide to the latest reinforcement learning tools and techniques.
Deep Reinforcement Learning Hands-On: Apply modern RL methods to practical problems of chatbots, robotics, discrete optimization, web automation, and more
Artigo n.º: 52769558

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Detalhes do produto

Apply modern RL methods to practical problems of chatbots, robotics, discrete optimization, web automation, and more. Available at Ubuy Guinea-Bissau, a Guinea-Bissau.
  • New edition of the bestselling guide to deep reinforcement learning with expanded content
  • Revised and expanded to include multi-agent methods, discrete optimization, and RL in robotics
  • Covers advanced exploration techniques and practical applications of RL including chatbots, robotics, and web automation
  • Includes six new chapters on up-to-the-minute developments in RL
  • Provides actionable insights into deep Q-networks, policy gradient methods, and continuous control problems
  • Assumes fluency in Python and offers an introduction to deep RL with no background in RL required
Publisher Packt Publishing
Publication date 31 Jan. 2020
Edition 2nd Revised edition
Language English
Print length 826 pages
ISBN-10 1838826998
ISBN-13 978-1838826994
Item weight 1.51 kg
Dimensions 19.05 x 4.75 x 23.5 cm

DESCRIÇÃO DO PRODUTO

Deep Reinforcement Learning Hands-On: Apply modern RL methods to practical problems of chatbots, robotics, discrete optimization, web automation, and more

About This Item

Experience the power of deep reinforcement learning with the second edition of "Deep Reinforcement Learning Hands-On." This comprehensive guide allows you to apply modern RL methods to practical problems across a range of industries, including chatbots, robotics, discrete optimization, web automation, and more. With this book, you'll dive into the world of deep reinforcement learning and gain a deep understanding of its concepts and techniques. You'll explore topics such as value-based methods, policy-based methods, and model-based methods to develop robust and efficient RL models. Whether you're interested in creating sophisticated chatbots, optimizing complex systems, or automating web processes, this book provides you with the knowledge and tools you need. It offers hands-on exercises and real-world examples to help you apply what you've learned and build practical solutions. The large print edition ensures that you can easily read and follow along with the content, making it accessible for readers of all skill levels.

The book is also up-to-date, featuring the latest advancements and techniques in deep reinforcement learning. Don't miss out on the opportunity to master deep reinforcement learning and revolutionize your approach to problem-solving. Get your copy of "Deep Reinforcement Learning Hands-On" today and take your skills to the next level.

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AI & Machine Learning Editorial Review

Deep Reinforcement Learning Hands-On: Apply Modern RL Methods To Practical Problems Of Chatbots, Robotics, Discrete Optimization, Web Automation, And More is an essential guide for those looking to master reinforcement learning. This book stands out with its practical implementations and real-world applications, making complex concepts accessible. Readers appreciate its clear explanations and well-structured lessons, which are designed to build on one another. The author has thoughtfully included illustrations and examples that help clarify coding in Python and Pytorch, catering to both novices and experts. Although some might miss high-resolution diagrams, the content's quality and the separation of theory from practice offer a rewarding learning experience.

Avaliações e Classificações dos Clientes

4.5
175 classificações de clientes
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Prós

  • Practical implementations of RL algorithms
  • Clear explanations of core components
  • Good illustrations to aid understanding
  • Builds on knowledge progressively
  • Suitable for both novices and experts

Contras

  • Some diagrams are in black and white

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Recursos e benefícios

  • Learn the fundamentals of RL and implement complex deep learning models
  • Discover advanced exploration techniques like network distillation methods and build a practical hardware robot
  • Explore deep RL and its application to real-world problems such as cheap hardware robotics platforms
  • Evaluate RL methods such as cross-entropy, DQN, actor-critic, and others
  • Understand machine learning concept of RL and solve complex problems including discrete optimization and web automation

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