This book focuses on expert-level explanations and implementations of scalable reinforcement learning algorithms and approaches. Starting with the fundamentals, the book covers state-of-the-art methods from bandit problems to meta-reinforcement learning. Yo.

Bestandsnummer des Verk�ufers 448360467

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Bibliografische Details

Titel: Mastering Reinforcement Learning with Python
Verlag: Packt Publishing
Erscheinungsjahr: 2020
Sprache: Englisch
ISBN-10: 1838644148
ISBN-13: 9781838644147
Einband: Softcover
Zustand: New

�ber diesen Titel

Inhaltsangabe

Get hands-on experience in creating state-of-the-art reinforcement learning agents using TensorFlow and RLlib to solve complex real-world business and industry problems with the help of expert tips and best practices

Key Features:

Understand how large-scale state-of-the-art RL algorithms and approaches work
Apply RL to solve complex problems in marketing, robotics, supply chain, finance, cybersecurity, and more
Explore tips and best practices from experts that will enable you to overcome real-world RL challenges

Book Description:

Reinforcement learning (RL) is a field of artificial intelligence (AI) used for creating self-learning autonomous agents. Building on a strong theoretical foundation, this book takes a practical approach and uses examples inspired by real-world industry problems to teach you about state-of-the-art RL.

Starting with bandit problems, Markov decision processes, and dynamic programming, the book provides an in-depth review of the classical RL techniques, such as Monte Carlo methods and temporal-difference learning. After that, you will learn about deep Q-learning, policy gradient algorithms, actor-critic methods, model-based methods, and multi-agent reinforcement learning. Then, you'll be introduced to some of the key approaches behind the most successful RL implementations, such as domain randomization and curiosity-driven learning.

As you advance, you'll explore many novel algorithms with advanced implementations using modern Python libraries such as TensorFlow and Ray's RLlib package. You'll also find out how to implement RL in areas such as robotics, supply chain management, marketing, finance, smart cities, and cybersecurity while assessing the trade-offs between different approaches and avoiding common pitfalls.

By the end of this book, you'll have mastered how to train and deploy your own RL agents for solving RL problems.

What You Will Learn:

Model and solve complex sequential decision-making problems using RL
Develop a solid understanding of how state-of-the-art RL methods work
Use Python and TensorFlow to code RL algorithms from scratch
Parallelize and scale up your RL implementations using Ray's RLlib package
Get in-depth knowledge of a wide variety of RL topics
Understand the trade-offs between different RL approaches
Discover and address the challenges of implementing RL in the real world

Who This Book Is For:

This book is for expert machine learning practitioners and researchers looking to focus on hands-on reinforcement learning with Python by implementing advanced deep reinforcement learning concepts in real-world projects. Reinforcement learning experts who want to advance their knowledge to tackle large-scale and complex sequential decision-making problems will also find this book useful. Working knowledge of Python programming and deep learning along with prior experience in reinforcement learning is required.

�ber die Autorin bzw. den Autor

Enes Bilgin works as a senior AI engineer and a tech lead in Microsoft's Autonomous Systems division. He is a machine learning and operations research practitioner and researcher with experience in building production systems and models for top tech companies using Python, TensorFlow, and Ray/RLlib. He holds an M.S. and a Ph.D. in systems engineering from Boston University and a B.S. in industrial engineering from Bilkent University. In the past, he has worked as a research scientist at Amazon and as an operations research scientist at AMD. He also held adjunct faculty positions at the McCombs School of Business at the University of Texas at Austin and at the Ingram School of Engineering at Texas State University.

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letzte Aktualisierung: 23.10.2019

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