PyTorch 1.0 Reinforcement Learning Cookbook
Idioma: inglés
Editorial: Packt Publishing, 2019
- Tapa blanda
- Nuevo
Librería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, AlemaniaAHA-BUCH GmbH
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N° de ref. del artículo 9781838551964
- Título
- PyTorch 1.0 Reinforcement Learning Cookbook
- Autor
- Yuxi (Hayden) Liu
- Editorial
- Packt Publishing
- Año de publicación
- 2019
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Taschenbuch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 1838551964
- ISBN 13
- 9781838551964
- Peso del artículo
- 636 gramos
- Dimensiones
- 235x191x19 mm
Implement reinforcement learning techniques and algorithms with the help of real-world examples and recipes
Key Features
- Use PyTorch 1.x to design and build self-learning artificial intelligence (AI) models
- Implement RL algorithms to solve control and optimization challenges faced by data scientists today
- Apply modern RL libraries to simulate a controlled environment for your projects
Book Description
Reinforcement learning (RL) is a branch of machine learning that has gained popularity in recent times. It allows you to train AI models that learn from their own actions and optimize their behavior. PyTorch has also emerged as the preferred tool for training RL models because of its efficiency and ease of use.
With this book, you'll explore the important RL concepts and the implementation of algorithms in PyTorch 1.x. The recipes in the book, along with real-world examples, will help you master various RL techniques, such as dynamic programming, Monte Carlo simulations, temporal difference, and Q-learning. You'll also gain insights into industry-specific applications of these techniques. Later chapters will guide you through solving problems such as the multi-armed bandit problem and the cartpole problem using the multi-armed bandit algorithm and function approximation. You'll also learn how to use Deep Q-Networks to complete Atari games, along with how to effectively implement policy gradients. Finally, you'll discover how RL techniques are applied to Blackjack, Gridworld environments, internet advertising, and the Flappy Bird game.
By the end of this book, you'll have developed the skills you need to implement popular RL algorithms and use RL techniques to solve real-world problems.
What you will learn
- Use Q-learning and the state-action-reward-state-action (SARSA) algorithm to solve various Gridworld problems
- Develop a multi-armed bandit algorithm to optimize display advertising
- Scale up learning and control processes using Deep Q-Networks
- Simulate Markov Decision Processes, OpenAI Gym environments, and other common control problems
- Select and build RL models, evaluate their performance, and optimize and deploy them
- Use policy gradient methods to solve continuous RL problems
Who this book is for
Machine learning engineers, data scientists and AI researchers looking for quick solutions to different reinforcement learning problems will find this book useful. Although prior knowledge of machine learning concepts is required, experience with PyTorch will be useful but not necessary.
Table of Contents
- Getting started with reinforcement learning and PyTorch
- Markov Decision Process and Dynamic Programming
- Monte Carlo Methods for making numerical estimations
- Temporal Difference and Q-Learning
- Solving Multi Armed Bandit problems
- Scaling up Learning with Function Approximation
- Deep Q-Networks in Action
- Implementing Policy Gradients and Policy Optimization
- Capstone Project: Playing Flappy Bird with DQN
“Sinopsis” puede pertenecer a otra edición de este título.
Acerca del autor
Yuxi (Hayden) Liu is an experienced data scientist who's focused on developing machine learning and deep learning models and systems. He has worked in a variety of data-driven domains and has applied his expertise in reinforcement learning to computational. He is an education enthusiast and the author of a series of ML books. His first book, Python Machine Learning By Example, was a #1 bestseller on Amazon India in 2017 and 2018. His other books include R Deep Learning Projects and Hands-On Deep Learning Architectures with Python published by Packt. He also published five first-authored IEEE transaction and conference papers during his master's research at the University of Toronto.
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Somos miembros de la iniciativa "FairCommerce" desde el 25.05.2018.
Para obtener más información, consulte www.fair-commerce.de.
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 AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Germany, 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.
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