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?

« Synopsis » peut appartenir à une autre édition de cet ouvrage.

Majestic Books

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Le délai de rétractation expirera au bout de 14 jours à compter du jour où vous-même, ou un tiers autre que le transporteur et désigné par vous, prendrez physiquement possession de la dernière marchandise, du dernier lot ou de la dernière pièce.

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Pour respecter le délai de rétractation, il vous suffit d'envoyer votre message concernant l'exercice de votre droit de rétractation avant l'expiration du délai de rétractation.

Effets de la rétractation

Si vous exercez votre droit de rétractation sur ce contrat, nous vous rembourserons tous les paiements que vous avez effectués, y compris les frais de livraison (à l'exception des frais supplémentaires résultant du choix d'un mode de livraison autre que le type de livraison standard le moins cher que nous proposons).

Nous pouvons déduire du remboursement la perte de valeur de toute marchandise livrée, si la perte est le résultat d'une manipulation inutile de votre part.

Nous effectuerons le remboursement dans les meilleurs délais, et au plus tard 14 jours après le jour où nous aurons été informés de votre décision d'exercer votre droit de rétractation sur ce contrat.

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Vous devez renvoyer les marchandises ou les remettre à Majestic Books, Hounslow, United Kingdom, sans retard injustifié et, en tout état de cause, au plus tard 14 jours à compter du jour où vous nous avez communiqué votre décision de rétractation du présent contrat. Le délai est respecté si vous renvoyez les marchandises avant l'expiration du délai de 14 jours. Vous devrez prendre en charge les frais directs du renvoi des marchandises. Vous n'êtes responsable que de toute diminution de valeur des marchandises résultant d'une manipulation autre que celle nécessaire pour établir la nature, les caractéristiques et le fonctionnement des marchandises.

Exceptions au droit de rétractation

Le droit de rétractation ne s'applique pas à ce qui suit :

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