ОБУЧЕНИЕ С ПОДКРЕПЛЕНИЕМ КНИГА PYTHON

Обучение с подкреплением - это одно из направлений машинного обучения, в котором агент обучается путем взаимодействия со средой и получения награды за правильные действия. Книга "Python Reinforcement Learning" является отличным ресурсом для изучения этой темы.

Она покрывает основные алгоритмы обучения с подкреплением, начиная с базового алгоритма Q-learning и до более продвинутых методов, таких как Deep Q-Networks и Policy Gradient.

Книга также содержит множество примеров кода на Python, чтобы помочь читателю лучше понять теорию и реализовать свои собственные алгоритмы обучения с подкреплением.

import gymenv = gym.make('CartPole-v0')for i_episode in range(20):    observation = env.reset()    for t in range(100):        env.render()        action = env.action_space.sample()        observation, reward, done, info = env.step(action)        if done:            print("Episode finished after {} timesteps".format(t+1))            breakenv.close()

Приведенный выше пример кода демонстрирует использование среды Gym, которая является популярным инструментом для создания сред для обучения с подкреплением. В этом примере агент играет в игру CartPole и получает награду за то, чтобы не упасть.

ИИ учится водить с нуля в Trackmania

Искусственный интеллект в трейдинге. Обучение с подкреплением в торговле

Змейка: обучение с подкреплением - Reinforcement Learning

Обучение с подкреплением на примере игры 'крестики нолики' // курс «Нейронные сети на Python»

Прикладное машинное обучение 6. Введение в обучение с подкреплением

This AI Learned Boxing…With Serious Knockout Power! 🥊

BLGPG-BE13F1D7DEFD-24-09-20-01

Новые материалы: