Reinforcement learning is a fascinating branch of AI that differs from standard machine learning in several ways. Adaptation and learning in an unpredictable environment is the part of this project. There are numerous real-world applications for reinforcement learning these days, including medical, gambling, human imitation activity, and robotics.

This book introduces readers to reinforcement learning from a pragmatic point of view. The book does involve mathematics, but it does not attempt to overburden the reader, who is a beginner in the field of reinforcement learning.

The book brings a lot of innovative methods to the reader's attention in much practical learning, including Monte-Carlo, Deep Q-Learning, Policy Gradient, and Actor-Critical methods. While you understand these techniques in detail, the book also provides a real implementation of these methods and techniques using the power of TensorFlow and PyTorch. The book covers some enticing projects that show the power of reinforcement learning, and not to mention that everything is concise, up-to-date, and visually explained.

After finishing this book, the reader will have a thorough, intuitive understanding of modern reinforcement learning and its applications, which will tremendously aid them in delving into the interesting field of reinforcement learning.

What you will learn

● Familiarize yourself with the fundamentals of Reinforcement Learning and Deep Reinforcement Learning.

● Make use of Python and Gym framework to model an external environment.

● Apply classical Q-learning, Monte Carlo, Policy Gradient, and Thompson sampling techniques.

● Explore TensorFlow and PyTorch to practice the fundamentals of deep reinforcement learning.

● Design a smart agent for a particular problem using a specific technique.

Who this book is for

This book is for machine learning engineers, deep learning fanatics, AI software developers, data scientists, and other data professionals eager to learn and apply Reinforcement Learning to ongoing projects. No specialized knowledge of machine learning is necessary; however, proficiency in Python is desired.

Table of Contents

Part I

1. Introducing Reinforcement Learning

2. Playing Monopoly and Markov Decision Process

3. Training in Gym

4. Struggling With Multi-Armed Bandits

5. Blackjack in Monte Carlo

6. Escaping Maze With Q-Learning

7. Discretization

Part II. Deep Reinforcement Learning

8. TensorFlow, PyTorch, and Your First Neural Network

9. Deep Q-Network and Lunar Lander

10. Defending Atlantis With Double Deep Q-Network

11. From Q-Learning to Policy-Gradient

12. Stock Trading With Actor-Critic

13. What Is Next?

“Sinopsis” puede pertenecer a otra edición de este título.

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Derecho al desistimiento

Si es un consumidor, puede rescindir el contrato de acuerdo con lo siguiente. Por consumidor se entiende cualquier persona física que actúe con fines ajenos a su actividad comercial, empresarial, oficio o profesión.

Información sobre el derecho de desistimiento

Derecho legal de desistimiento

Tiene derecho a rescindir este contrato en un plazo de 14 días sin dar ningún motivo.

El periodo de desistimiento vencerá a los 14 días desde que usted, o un tercero que no sea el transportista e indicado por usted, adquiera la posesión física del último bien o del último lote o pieza.

Para ejercer el derecho de desistimiento, complete de forma electrónica y envíe una declaración clara en nuestro sitio web, desde "Mis compras" en "Mi cuenta". Le enviaremos sin demora un acuse de recibo de dicho desistimiento a través de un soporte duradero (por ejemplo, por correo electrónico).

Para cumplir con el plazo de desistimiento, basta con que envíe su comunicación relativa al ejercicio del derecho de desistimiento antes de que venza el periodo de desistimiento.

Efectos del desistimiento

Si rescinde este contrato, le reembolsaremos todos los pagos que hayamos recibido de usted, incluidos los gastos de envío (excepto los gastos adicionales que surjan si elige un tipo de envío que no sea el tipo de envío estándar más económico que ofrecemos).

Podemos hacer una deducción del reembolso por la pérdida de valor de cualquier bien suministrado, si la pérdida es el resultado de una manipulación innecesaria por su parte.

Efectuaremos el reembolso sin demoras indebidas y, a más tardar, 14 días después de que se nos informe de su decisión de rescindir este contrato.

Efectuaremos el reembolso utilizando el mismo medio de pago que utilizó para la transacción inicial, a menos que haya acordado expresamente lo contrario; en cualquier caso, no incurrirá en ningún cargo como resultado de dicho reembolso.

Podremos retener el reembolso hasta que hayamos recibido los bienes o hasta que nos haya presentado una prueba de que los ha devuelto, lo que ocurra primero.

Deberá devolver los bienes o entregarlos a Majestic Books, Hounslow, United Kingdom, sin demoras indebidas y, en cualquier caso, en un plazo máximo de 14 días a partir del día en que nos comunique su desistimiento del presente contrato. El plazo se cumple si devuelve la mercancía antes de que venza el periodo de 14 días. Tendrá que asumir los gastos directos de devolución de los bienes. Usted solo es responsable de la disminución del valor de los bienes como resultado de una manipulación distinta a la necesaria para establecer la naturaleza, las características y el funcionamiento de los bienes.

Excepciones al derecho de desistimiento

El derecho de desistimiento no se aplica a lo siguiente:

La entrega de periódicos, diarios o revistas, con la excepción de los contratos de suscripción; y
El suministro de contenido digital que no se proporcione en un soporte tangible (por ejemplo, en un CD o DVD) si, al hacer el pedido, aceptó que podíamos empezar a entregarlo y que no podría desistir una vez iniciada la entrega.

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