Głębokie uczenie przez wzmacnianie. Praca

Głębokie uczenie przez wzmacnianie. Praca z chatbotami oraz robotyka, optymalizacja dyskretna i automatyzacja sieciowa w praktyce. Wydanie II

Autor: Maxim Lapan

Wydawca: Helion

Rok wydania: 2022

Tłumaczenie: Jacek Janusz

ISBN: 9788328380523

Format: 168x237

Seria: Packt

Oprawa: miękka

Stron: 720

Książka jest nowa

Cena okładkowa książki: 149.00 zł > cenę promocyjną znajdziesz na naszej aukcji!

Głębokie uczenie przez wzmacnianie rozwija się bardzo dynamicznie. Dziedzinę tę charakteryzuje niewyczerpany potencjał rozwiązywania trudnych problemów. Zajmuje się tym co najmniej kilka grup badawczych, koncentrujących się na wdrażaniu głębokiego uczenia przez wzmacnianie w różnych branżach. Niestety, opisy najnowszych osiągnięć są trudne do zrozumienia i zbyt abstrakcyjne, aby można było je łatwo zastosować w praktycznych implementacjach, a przecież poprawne działanie aplikacji jest uwarunkowane gruntownym zrozumieniem problemu przez projektanta.

To zaktualizowane i rozszerzone wydanie bestsellerowego przewodnika po najnowszych narzędziach i metodach związanych z uczeniem przez wzmacnianie. Zawiera wprowadzenie do teorii uczenia przez wzmacnianie, a także wyjaśnia praktyczne sposoby kodowania samouczących się agentów w celu rozwiązywania praktycznych zadań. W tym wydaniu dodano sześć nowych rozdziałów poświęconych takim osiągnięciom technologii jak dyskretna optymalizacja, metody wieloagentowe, środowisko Microsoft TextWorld czy zaawansowane techniki eksploracji. Opisano również inne zagadnienia, między innymi głębokie sieci Q, gradienty polityk, sterowanie ciągłe i wysoce skalowalne metody bezgradientowe. Poszczególne kwestie zostały zilustrowane kodem wraz z opisem szczegółów implementacji.

W książce między innymi:

• związki między uczeniem przez wzmacnianie a głębokim uczeniem
• różne metody uczenia przez wzmacnianie, w tym entropia krzyżowa, sieć DQN, a także algorytmy: aktor-krytyk, TRPO, PPO, DDPG, D4PG i inne
• praktyczne zastosowanie dyskretnej optymalizacji w celu rozwiązania problemu kostki Rubika
• trenowanie agentów przy użyciu oprogramowania AlphaGo Zero
• chatboty oparte na sztucznej inteligencji
• zaawansowane techniki eksploracyjne, w tym metody destylacji sieci

Witaj, świecie prawdziwej sztucznej inteligencji!

Maxim Lapan jest niezależnym badaczem z wieloletnim doświadczeniem zawodowym w dziedzinie programowania i architektury systemów. Gruntownie poznał takie zagadnienia jak duże zbiory danych, uczenie maszynowe i rozproszone systemy obliczeniowe o wysokiej wydajności. Obecnie zajmuje się zastosowaniami uczenia głębokiego, w tym głębokim przetwarzaniem języka naturalnego i głębokim uczeniem przez wzmacnianie.