Librería: medimops, Berlin, Alemania
Condición: good. Befriedigend/Good: Durchschnittlich erhaltenes Buch bzw. Schutzumschlag mit Gebrauchsspuren, aber vollständigen Seiten. / Describes the average WORN book or dust jacket that has all the pages present. Nº de ref. del artículo: M03446459006-G
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Librería: Rheinberg-Buch Andreas Meier eK, Bergisch Gladbach, Alemania
Kombiprodukt. Condición: Neu. Neuware -- Grundlegende Konzepte und Terminologie- Praktischer Einsatz mit PyTorch- Projekte umsetzenDieses Buch zeigt Ihnen, wie Sie Agenten programmieren, die basierend auf direktem Feedback aus ihrer Umgebung selbstständig lernen und sich dabei verbessern. Sie werden Netzwerke mit dem beliebten PyTorch-Deep-Learning-Framework aufbauen, um bestärkende Lernalgorithmen zu erforschen. Diese reichen von Deep-Q-Networks über Methoden zur Gradientenmethode bis hin zu evolutionären Algorithmen.Im weiteren Verlauf des Buches wenden Sie Ihre Kenntnisse in praktischen Projekten wie der Steuerung simulierter Roboter, der Automatisierung von Börsengeschäften oder dem Aufbau eines Spiel-Bots an.Aus dem Inhalt:- Strukturierungsprobleme als Markov-Entscheidungsprozesse- Beliebte Algorithmen wie Deep Q-Networks, Policy Gradient-Methode und Evolutionäre Algorithmen und die Intuitionen, die sie antreiben- Anwendung von Verstärkungslernalgorithmen auf reale ProblemeEXTRA: Elektronisches Buch insideSystemvoraussetzungen für Elektronisches Buch inside: Internet-Verbindung und Adobe-Reader oder Elektronisches Buch-Reader bzw. Adobe Digital Editions. 400 pp. Deutsch. Nº de ref. del artículo: 9783446459007
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Librería: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Alemania
Kombiprodukt. Condición: Neu. Neuware -- Grundlegende Konzepte und Terminologie- Praktischer Einsatz mit PyTorch- Projekte umsetzenDieses Buch zeigt Ihnen, wie Sie Agenten programmieren, die basierend auf direktem Feedback aus ihrer Umgebung selbstständig lernen und sich dabei verbessern. Sie werden Netzwerke mit dem beliebten PyTorch-Deep-Learning-Framework aufbauen, um bestärkende Lernalgorithmen zu erforschen. Diese reichen von Deep-Q-Networks über Methoden zur Gradientenmethode bis hin zu evolutionären Algorithmen.Im weiteren Verlauf des Buches wenden Sie Ihre Kenntnisse in praktischen Projekten wie der Steuerung simulierter Roboter, der Automatisierung von Börsengeschäften oder dem Aufbau eines Spiel-Bots an.Aus dem Inhalt:- Strukturierungsprobleme als Markov-Entscheidungsprozesse- Beliebte Algorithmen wie Deep Q-Networks, Policy Gradient-Methode und Evolutionäre Algorithmen und die Intuitionen, die sie antreiben- Anwendung von Verstärkungslernalgorithmen auf reale ProblemeEXTRA: Elektronisches Buch insideSystemvoraussetzungen für Elektronisches Buch inside: Internet-Verbindung und Adobe-Reader oder Elektronisches Buch-Reader bzw. Adobe Digital Editions. 400 pp. Deutsch. Nº de ref. del artículo: 9783446459007
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Librería: Wegmann1855, Zwiesel, Alemania
Bündel. Condición: Neu. Neuware -- Grundlegende Konzepte und Terminologie- Praktischer Einsatz mit PyTorch- Projekte umsetzenDieses Buch zeigt Ihnen, wie Sie Agenten programmieren, die basierend auf direktem Feedback aus ihrer Umgebung selbstständig lernen und sich dabei verbessern. Sie werden Netzwerke mit dem beliebten PyTorch-Deep-Learning-Framework aufbauen, um bestärkende Lernalgorithmen zu erforschen. Diese reichen von Deep-Q-Networks über Methoden zur Gradientenmethode bis hin zu evolutionären Algorithmen.Im weiteren Verlauf des Buches wenden Sie Ihre Kenntnisse in praktischen Projekten wie der Steuerung simulierter Roboter, der Automatisierung von Börsengeschäften oder dem Aufbau eines Spiel-Bots an.Aus dem Inhalt:- Strukturierungsprobleme als Markov-Entscheidungsprozesse- Beliebte Algorithmen wie Deep Q-Networks, Policy Gradient-Methode und Evolutionäre Algorithmen und die Intuitionen, die sie antreiben- Anwendung von Verstärkungslernalgorithmen auf reale ProblemeEXTRA: Elektronisches Buch insideSystemvoraussetzungen für Elektronisches Buch inside: Internet-Verbindung und Adobe-Reader oder Elektronisches Buch-Reader bzw. Adobe Digital Editions. Nº de ref. del artículo: 9783446459007
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Librería: Majestic Books, Hounslow, Reino Unido
Condición: New. Nº de ref. del artículo: 385863532
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Librería: Books Puddle, New York, NY, Estados Unidos de America
Condición: New. Nº de ref. del artículo: 26378040499
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Librería: moluna, Greven, Alemania
Condición: New. - Grundlegende Konzepte und Terminologie- Praktischer Einsatz mit PyTorch- Projekte umsetzenDieses Buch zeigt Ihnen, wie Sie Agenten programmieren, die basierend auf direktem Feedback aus ihrer Umgebung selbststaendig lernen und sich dabei ve. Nº de ref. del artículo: 370935407
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Librería: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Alemania
Bündel. Condición: Neu. Neuware -- Grundlegende Konzepte und Terminologie- Praktischer Einsatz mit PyTorch- Projekte umsetzenDieses Buch zeigt Ihnen, wie Sie Agenten programmieren, die basierend auf direktem Feedback aus ihrer Umgebung selbstständig lernen und sich dabei verbessern. Sie werden Netzwerke mit dem beliebten PyTorch-Deep-Learning-Framework aufbauen, um bestärkende Lernalgorithmen zu erforschen. Diese reichen von Deep-Q-Networks über Methoden zur Gradientenmethode bis hin zu evolutionären Algorithmen.Im weiteren Verlauf des Buches wenden Sie Ihre Kenntnisse in praktischen Projekten wie der Steuerung simulierter Roboter, der Automatisierung von Börsengeschäften oder dem Aufbau eines Spiel-Bots an.Aus dem Inhalt:- Strukturierungsprobleme als Markov-Entscheidungsprozesse- Beliebte Algorithmen wie Deep Q-Networks, Policy Gradient-Methode und Evolutionäre Algorithmen und die Intuitionen, die sie antreiben- Anwendung von Verstärkungslernalgorithmen auf reale ProblemeEXTRA: Elektronisches Buch insideSystemvoraussetzungen für Elektronisches Buch inside: Internet-Verbindung und Adobe-Reader oder Elektronisches Buch-Reader bzw. Adobe Digital Editions.Hanser Fachbuchverlag, Kolberger Str. 22, 81679 München 400 pp. Deutsch. Nº de ref. del artículo: 9783446459007
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Librería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Alemania
Bündel. Condición: Neu. Neuware - - Grundlegende Konzepte und Terminologie- Praktischer Einsatz mit PyTorch- Projekte umsetzenDieses Buch zeigt Ihnen, wie Sie Agenten programmieren, die basierend auf direktem Feedback aus ihrer Umgebung selbstständig lernen und sich dabei verbessern. Sie werden Netzwerke mit dem beliebten PyTorch-Deep-Learning-Framework aufbauen, um bestärkende Lernalgorithmen zu erforschen. Diese reichen von Deep-Q-Networks über Methoden zur Gradientenmethode bis hin zu evolutionären Algorithmen.Im weiteren Verlauf des Buches wenden Sie Ihre Kenntnisse in praktischen Projekten wie der Steuerung simulierter Roboter, der Automatisierung von Börsengeschäften oder dem Aufbau eines Spiel-Bots an.Aus dem Inhalt:- Strukturierungsprobleme als Markov-Entscheidungsprozesse- Beliebte Algorithmen wie Deep Q-Networks, Policy Gradient-Methode und Evolutionäre Algorithmen und die Intuitionen, die sie antreiben- Anwendung von Verstärkungslernalgorithmen auf reale ProblemeEXTRA: Elektronisches Buch insideSystemvoraussetzungen für Elektronisches Buch inside: Internet-Verbindung und Adobe-Reader oder Elektronisches Buch-Reader bzw. Adobe Digital Editions. Nº de ref. del artículo: 9783446459007
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