Padroneggiare l'apprendimento per rinforzo con Python: Costruire modelli di autoapprendimento di nuova generazione utilizzando le tecniche e le best practice dell'apprendimento per rinforzo.

Recensioni dei lettori

Il libro è altamente raccomandato per chi si occupa di apprendimento per rinforzo (RL) applicato, offrendo una guida pratica con esempi reali e metodi moderni. Pur essendo ben scritto e coprendo un'ampia gamma di argomenti, dalle basi alle applicazioni avanzate, non è adatto a principianti assoluti e richiede una certa preparazione in statistica, probabilità e programmazione Python. Tuttavia, la formattazione e la presentazione del libro hanno ricevuto critiche.

⬤ Grande scorrevolezza e facilità nel seguire i codici Python.
⬤ Guida pratica con esempi e applicazioni reali.
⬤ Copre un'ampia gamma di argomenti di RL, compresi concetti avanzati.
⬤ Fornisce risorse esterne per una comprensione più approfondita.
⬤ Adatto agli utenti intermedi e ai professionisti che intendono implementare soluzioni di RL.

⬤ Non è adatto a principianti assoluti; richiede conoscenze preliminari di statistica, probabilità e alcune abilità di programmazione in Python.
⬤ Scarsa qualità della formattazione e della presentazione, con problemi come sillabazione incoerente e immagini sfocate.

(basato su 13 recensioni dei lettori)

Titolo originale:

Mastering Reinforcement Learning with Python: Build next-generation, self-learning models using reinforcement learning techniques and best practices

Contenuto del libro:

Fai esperienza pratica nella creazione di agenti di apprendimento per rinforzo all'avanguardia utilizzando TensorFlow e RLlib per risolvere complessi problemi aziendali e industriali del mondo reale con l'aiuto di consigli e best practice degli esperti.

Caratteristiche principali:

⬤ Capire come funzionano gli algoritmi e gli approcci di RL all'avanguardia su larga scala.

⬤ Applicare l'RL per risolvere problemi complessi nel marketing, nella robotica, nella supply chain, nella finanza, nella sicurezza informatica e altro ancora.

⬤ Scopri i suggerimenti e le best practice degli esperti che ti permetteranno di superare le sfide del mondo reale in materia di RL.

Descrizione del libro:

L'apprendimento per rinforzo (RL) è un campo dell'intelligenza artificiale (AI) utilizzato per creare agenti autonomi in grado di autoapprendere. Partendo da una solida base teorica, questo libro adotta un approccio pratico e utilizza esempi ispirati a problemi reali del settore per insegnare lo stato dell'arte dell'RL.

Partendo da problemi di bandit, processi decisionali di Markov e programmazione dinamica, il libro fornisce una revisione approfondita delle tecniche classiche di RL, come i metodi Monte Carlo e l'apprendimento per differenza temporale. In seguito, verranno illustrate le tecniche di deep Q-learning, gli algoritmi di gradiente di policy, i metodi actor-critic, i metodi basati su modelli e l'apprendimento per rinforzo multi-agente. Verranno poi introdotti alcuni degli approcci chiave alla base delle implementazioni RL di maggior successo, come la randomizzazione del dominio e l'apprendimento guidato dalla curiosità.

Man mano che si avanza, si esploreranno molti nuovi algoritmi con implementazioni avanzate utilizzando le moderne librerie Python come TensorFlow e il pacchetto RLlib di Ray. Scoprirete inoltre come implementare la RL in settori quali la robotica, la gestione della catena di approvvigionamento, il marketing, la finanza, le città intelligenti e la sicurezza informatica, valutando i compromessi tra i diversi approcci ed evitando le insidie più comuni.

Alla fine di questo libro, sarete in grado di addestrare e distribuire i vostri agenti RL per risolvere i problemi di RL.

Che cosa imparerete?

⬤ Modellare e risolvere complessi problemi decisionali sequenziali utilizzando la RL.

⬤ Sviluppare una solida comprensione del funzionamento dei metodi RL più avanzati.

⬤ Utilizzare Python e TensorFlow per codificare algoritmi RL da zero.

⬤ Parallelizzare e scalare le implementazioni di RL utilizzando il pacchetto RLlib di Ray.

⬤ Conoscenza approfondita di un'ampia gamma di argomenti di RL.

⬤ Comprendere i compromessi tra i diversi approcci di RL.

⬤ Scoprire e affrontare le sfide dell'implementazione di RL nel mondo reale.

A chi è rivolto questo libro?

Questo libro si rivolge a professionisti e ricercatori esperti di apprendimento automatico che desiderano concentrarsi sull'apprendimento di rinforzo pratico con Python, implementando concetti avanzati di apprendimento di rinforzo profondo in progetti reali. Anche gli esperti di apprendimento per rinforzo che desiderano approfondire le proprie conoscenze per affrontare problemi decisionali sequenziali complessi e su larga scala troveranno utile questo libro. È richiesta una conoscenza pratica della programmazione Python e del deep learning, oltre a una precedente esperienza nell'apprendimento per rinforzo.