Note :
Le livre « Grokking Deep Reinforcement Learning » de Miguel Morales est généralement bien accueilli en tant que ressource d'introduction à l'apprentissage par renforcement et à l'apprentissage par renforcement profond. Il est apprécié pour ses explications claires, l'équilibre entre les concepts mathématiques et le code, et son style d'écriture attrayant. Cependant, il est critiqué pour son manque de rigueur, son langage peu clair et les problèmes de formatage de la version Kindle, en particulier en ce qui concerne le code et les équations mathématiques.
Avantages:Bonne vue d'ensemble et explications intuitives de concepts complexes de RL.
Inconvénients:Mélange efficace de mathématiques et de code Python.
(basé sur 30 avis de lecteurs)
Grokking Deep Reinforcement Learning
Nous apprenons tous par essais et erreurs. Nous évitons les choses qui nous font souffrir et échouer. Nous adoptons et développons les éléments qui nous apportent la récompense et le succès. Ce modèle commun est le fondement de l'apprentissage par renforcement profond : construire des systèmes d'apprentissage automatique qui explorent et apprennent en se basant sur les réponses de l'environnement.
Grokking Deep Reinforcement Learning présente cette approche puissante de l'apprentissage automatique à l'aide d'exemples, d'illustrations, d'exercices et d'un enseignement limpide. Vous adorerez le rythme parfait de l'enseignement et le style d'écriture astucieux et engageant au fur et à mesure que vous vous plongerez dans cette exploration impressionnante des principes fondamentaux de l'apprentissage par renforcement, des techniques efficaces d'apprentissage profond et des applications pratiques dans ce domaine émergent.
L'achat du livre imprimé inclut un livre électronique gratuit aux formats PDF, Kindle et ePub de Manning Publications.
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Dernière modification: 2024.11.14 07:32 (GMT)