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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Beschreibung
"Deep Reinforcement Learning Hands-On" von Maxim Lapan ist ein praxisorientiertes Buch, das sich mit der Anwendung moderner Methoden des Deep Reinforcement Learning (DRL) befasst. Es richtet sich an Leser, die bereits grundlegende Kenntnisse in maschinellem Lernen und Programmierung haben und diese auf praktische Probleme anwenden möchten. Das Buch behandelt eine Vielzahl von Anwendungsbereichen, darunter Chatbots, Robotik, diskrete Optimierung und Webautomatisierung. Maxim Lapan führt den Leser durch die theoretischen Grundlagen des Reinforcement Learnings und vertieft das Wissen durch praktische Beispiele und Projekte. Dabei werden verschiedene Algorithmen wie Q-Learning, Deep Q-Networks (DQN), Policy-Gradient-Methoden und Actor-Critic-Modelle erklärt. Der Autor legt besonderen Wert auf die Implementierung der Algorithmen mit Hilfe der Programmiersprache Python und Bibliotheken wie PyTorch. Durch zahlreiche Übungen und Code-Beispiele bietet das Buch einen umfassenden Einblick in die Entwicklung von DRL-Anwendungen. Es hilft den Lesern, eigene Projekte zu entwickeln und komplexe Probleme in verschiedenen Bereichen zu lösen.
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