Apprendimento rinforzato profondo (Grokking Deep Reinforcement Learning)

Recensioni dei lettori

Il libro “Grokking Deep Reinforcement Learning” di Miguel Morales è generalmente ben accolto come risorsa introduttiva all'apprendimento per rinforzo e all'apprendimento per rinforzo profondo. È apprezzato per la chiarezza delle spiegazioni, l'equilibrio tra concetti matematici e codice e lo stile di scrittura accattivante. Tuttavia, viene criticato per la mancanza di rigore, il linguaggio poco chiaro e i problemi di formattazione della versione Kindle, in particolare per quanto riguarda il codice e le equazioni matematiche.

Buona panoramica e spiegazioni intuitive di concetti complessi di RL.

Efficace miscela di matematica e codice Python.

(basato su 30 recensioni dei lettori)

Titolo originale:

Grokking Deep Reinforcement Learning

Contenuto del libro:

Tutti impariamo attraverso prove ed errori. Evitiamo le cose che ci causano dolore e fallimento. Accettiamo e ci basiamo su ciò che ci dà ricompensa e successo. Questo schema comune è alla base del deep reinforcement learning: costruire sistemi di apprendimento automatico che esplorano e imparano in base alle risposte dell'ambiente.

Grokking Deep Reinforcement Learning introduce questo potente approccio all'apprendimento automatico, utilizzando esempi, illustrazioni, esercizi e una didattica chiarissima. Il ritmo perfetto dell'insegnamento e lo stile di scrittura intelligente e coinvolgente vi faranno apprezzare questa fantastica esplorazione dei fondamenti dell'apprendimento per rinforzo, delle tecniche efficaci di apprendimento profondo e delle applicazioni pratiche in questo campo emergente.

L'acquisto del libro stampato include un eBook gratuito nei formati PDF, Kindle e ePub di Manning Publications.