L'apprentissage par renforcement profond en action

Avis des lecteurs

Résumé:

Ce livre offre une introduction complète aux techniques modernes d'apprentissage par renforcement (RL), couvrant à la fois des sujets conventionnels et non conventionnels. Bien qu'il soit bien écrit et qu'il fournisse des informations précieuses sur les différents algorithmes d'apprentissage par renforcement, il souffre de problèmes importants au niveau de l'exécution du code et de l'édition technique.

Avantages:

Description précise et bien écrite des algorithmes modernes de RL, adaptée aux praticiens. Couvre un large éventail de sujets, y compris les techniques de base et avancées utilisant des bibliothèques standard comme PyTorch, NumPy et OpenAI Gym. Encourage l'expérimentation et la compréhension des concepts de base.

Inconvénients:

Les exemples de code ne fonctionnent pas, ce qui est source de frustration pour les lecteurs. Certains utilisateurs ont déclaré avoir abandonné le livre en raison du code mal expliqué et du manque de corrélation avec les ressources GitHub. Nécessite une révision technique approfondie pour améliorer la convivialité.

(basé sur 3 avis de lecteurs)

Titre original :

Deep Reinforcement Learning in Action

Contenu du livre :

Les êtres humains apprennent mieux grâce au retour d'information : nous sommes encouragés à prendre des mesures qui conduisent à des résultats positifs, tandis que nous sommes dissuadés par des décisions ayant des conséquences négatives. Ce processus de renforcement peut être appliqué aux programmes informatiques, ce qui leur permet de résoudre des problèmes plus complexes que la programmation classique ne peut pas résoudre.

Deep Reinforcement Learning in Action vous enseigne les concepts fondamentaux et la terminologie de l'apprentissage par renforcement profond, ainsi que les compétences et techniques pratiques dont vous aurez besoin pour le mettre en œuvre dans vos propres projets.

L'achat du livre imprimé inclut un livre électronique gratuit aux formats PDF, Kindle et ePub de Manning Publications.

Autres informations sur le livre :

• ISBN : 9781617295430
• Auteur : Alexander Zai
• Éditeur : Manning Publications
• Reliure : Broché
• Année de publication : 2020
• Nombre de pages : 325