Ocena:
Książka „TensorFlow 2 Reinforcement Learning Cookbook” to praktyczny przewodnik skupiający się na implementacji algorytmów uczenia ze wzmocnieniem (RL) przy użyciu TensorFlow. Jest ona przeznaczona dla osób zaznajomionych już z TensorFlow i oferuje obszerne przykłady kodu, ale brakuje w niej wyczerpujących wyjaśnień teoretycznych. Chociaż wyróżnia się w zakresie rozproszonego szkolenia i wdrażania modeli RL, co czyni go cennym źródłem praktycznych zastosowań, może nie być odpowiednim pierwszym wprowadzeniem do uczenia się ze wzmocnieniem.
Zalety:⬤ Silny nacisk na praktyczną implementację i praktyczne przepisy.
⬤ Obejmuje szeroki zakres algorytmów RL i ich rzeczywistych zastosowań.
⬤ Dobra struktura modułowa z łatwymi do przejścia rozdziałami.
⬤ Szczególny nacisk na zaawansowane tematy, takie jak rozproszone szkolenie i wdrażanie.
⬤ Przystępne i zwięzłe wprowadzenie do kluczowych pojęć w RL, odpowiednie dla czytelników z doświadczeniem w TensorFlow.
⬤ W dużej mierze opiera się na kodzie z niewystarczającym zapleczem teoretycznym.
⬤ Może nie być odpowiednia dla początkujących w uczeniu ze wzmocnieniem lub TensorFlow.
⬤ Niektórzy użytkownicy stwierdzili, że książce brakuje głębi i jasności w odniesieniu do podstawowych pojęć.
⬤ Niewiele zewnętrznych odniesień lub wyjaśnień teoretycznych, co czyni ją mniej wszechstronną.
(na podstawie 6 opinii czytelników)
TensorFlow 2 Reinforcement Learning Cookbook: Over 50 recipes to help you build, train, and deploy learning agents for real-world applications
Odkryj przepisy na tworzenie aplikacji AI do rozwiązywania różnych rzeczywistych problemów biznesowych przy użyciu uczenia ze wzmocnieniem
Kluczowe cechy
⬤ Rozwijaj i wdrażaj rozwiązania oparte na głębokim uczeniu ze wzmocnieniem w potokach produkcyjnych, produktach i usługach.
⬤ Poznaj popularne algorytmy uczenia ze wzmocnieniem, takie jak Q-learning, SARSA i metoda actor-critic.
⬤ Dostosuj i zbuduj aplikacje oparte na RL do wykonywania rzeczywistych zadań.
Opis książki
Dzięki głębokiemu uczeniu ze wzmocnieniem można tworzyć inteligentnych agentów, produkty i usługi, które mogą wykraczać poza wizję komputerową lub percepcję w celu wykonywania działań. TensorFlow 2.x to najnowsza wersja najpopularniejszego frameworka do głębokiego uczenia, wykorzystywanego do tworzenia i trenowania głębokich sieci neuronowych (DNN). Ta książka zawiera łatwe do zastosowania przepisy na wykorzystanie TensorFlow 2.x do tworzenia aplikacji sztucznej inteligencji.
Zaczynając od wprowadzenia do podstaw głębokiego uczenia się ze wzmocnieniem i TensorFlow 2.x, książka obejmuje OpenAI Gym, RL opartą na modelach, RL wolną od modeli oraz sposób tworzenia podstawowych agentów. Dowiesz się, jak zaimplementować zaawansowane algorytmy głębokiego uczenia ze wzmocnieniem, takie jak actor-critic, głębokie deterministyczne gradienty polityki, głębokie sieci Q, proksymalna optymalizacja polityki i głębokie rekurencyjne sieci Q do szkolenia agentów RL. W miarę postępów poznasz zastosowania uczenia ze wzmocnieniem, budując agentów handlu kryptowalutami, agentów handlu akcjami i inteligentnych agentów do automatyzacji wykonywania zadań. Wreszcie, dowiesz się, jak wdrożyć agentów głębokiego uczenia ze wzmocnieniem w chmurze i budować wieloplatformowe aplikacje przy użyciu TensorFlow 2.x.
Pod koniec tej książki o TensorFlow zdobędziesz solidną wiedzę na temat algorytmów głębokiego uczenia ze wzmocnieniem i ich implementacji od podstaw.
Czego się nauczysz
⬤ Zbuduj od podstaw agentów głębokiego uczenia ze wzmocnieniem, korzystając z całkowicie nowego TensorFlow 2.x i Keras API.
⬤ Implementować najnowocześniejsze algorytmy głębokiego uczenia ze wzmocnieniem przy użyciu minimalnej ilości kodu.
⬤ Zbuduj, trenuj i pakuj agentów głębokiego RL do handlu kryptowalutami i akcjami.
⬤ Wdrażanie agentów RL w chmurze i na brzegu sieci w celu ich testowania poprzez tworzenie aplikacji desktopowych, internetowych i mobilnych oraz usług w chmurze.
⬤ Przyspieszenie rozwoju agentów przy użyciu rozproszonego szkolenia modeli DNN.
⬤ Poznaj rozproszone architektury głębokiego RL i odkryj możliwości w AIaaS (AI as a Service).
Dla kogo jest ta książka
.
Książka jest przeznaczona dla programistów aplikacji uczenia maszynowego, badaczy sztucznej inteligencji i stosowanej sztucznej inteligencji, naukowców zajmujących się danymi, praktyków głębokiego uczenia się i studentów z podstawową znajomością koncepcji uczenia się ze wzmocnieniem, którzy chcą budować, trenować i wdrażać własne systemy uczenia się ze wzmocnieniem od podstaw przy użyciu TensorFlow 2.x.