کتاب The Art of Reinforcement Learning: Fundamentals, Mathematics, and Implementations with Python (هنر تقویت یادگیری: مبانی، ریاضیات و پیاده‌سازی با پایتون) از مقدمات تا پیاده‌سازی علم تقویت یادگیری را با استفاده از زبان برنامه‌نویسی پایتون آموزش می‌دهد.
در ادامه مقدمه‌ای از کتاب The Art of Reinforcement Learning را از زبان نویسنده شرح خواهیم داد.
مقدمه‌ای بر کتاب The Art of Reinforcement Learning:
با این راهنمای جامع، پتانسیل کامل یادگیری تقویتی (RL)، یک زیر شاخه حیاتی هوش مصنوعی را باز کنید. این کتاب با مفاهیم اصلی، ریاضیات و الگوریتم‌های عملی RL آشنا می‌شود و به شما کمک می‌کند تا درک کاملی از این فناوری پیشرفته ایجاد کنید.
این کتاب با مروری بر مفاهیم اساسی مانند فرآیند‌های تصمیم مارکوف، برنامه‌نویسی پویا، روش‌های مونت کارلو و یادگیری تفاوت زمانی، از مثال‌های واضح و مختصر برای توضیح مبانی نظریه RL استفاده می‌کند. بخش زیر تقریب تابع مقدار را پوشش می‌دهد، یک تکنیک حیاتی در RL، و تقریب‌های مختلف خط‌مشی مانند روش‌های گرادیان خط‌مشی و الگوریتم‌های پیشرفته مانند بهینه‌سازی سیاست پروگزیمال (PPO) را بررسی می‌کند.
این کتاب همچنین به موضوعات پیشرفته از جمله یادگیری تقویتی توزیع شده، کاوش مبتنی بر کنجکاوی، و الگوریتم معروف AlphaZero می‌پردازد و شرح مفصلی از این تکنیک‌های پیشرفته را در اختیار خوانندگان قرار می‌دهد.
بیشتر بخوانید: کتاب Practical Deep Reinforcement Learning with Python
The Art of Reinforcement Learning با تمرکز بر توضیح الگوریتم‌ها و شهود پشت آن‌ها، شامل نمونه‌های کد منبع عملی است که می‌توانید برای پیاده‌سازی الگوریتم‌های RL از آن‌ها استفاده کنید.
پس از تکمیل این کتاب، شما درک عمیقی از مفاهیم، ریاضیات و الگوریتم‌های پشت یادگیری تقویتی خواهید داشت و آن را به منبعی ضروری برای پزشکان، محققان و دانشجویان هوش مصنوعی تبدیل می‌کند.
آنچه شما یاد خواهید گرفت:
- درک مفاهیم اساسی و ویژگی‌های متمایز یادگیری تقویتی، از جمله تفاوت آن با سایر رویکرد‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین غیرتعاملی
- مدل‌سازی مشکلات به‌عنوان فرآیند‌های تصمیم مارکوف، و نحوه ارزیابی و بهینه‌سازی خط‌مشی‌ها با استفاده از برنامه‌نویسی پویا، روش‌های مونت کارلو و یادگیری تفاوت زمانی
- استفاده از تکنیک‌هایی برای تقریب توابع و خط‌مشی‌های مقدار، از جمله روش‌های تقریب تابع مقدار خطی و غیرخطی و روش‌های گرادیان خط‌مشی
- معماری و مزایای یادگیری تقویتی توزیع شده را درک کنید
- تسلط بر مفهوم کاوش مبتنی بر کنجکاوی و چگونگی استفاده از آن برای بهبود عوامل یادگیری تقویتی
- الگوریتم AlphaZero و اینکه چگونه توانست بازیکنان حرفه‌ای Go را شکست دهد، کاوش کنید
کتاب The Art of Reinforcement Learning برای چه کسی است؟
مهندسان یادگیری ماشین، دانشمندان داده، مهندسان نرم‌افزار و توسعه‌دهندگانی که می‌خواهند الگوریتم‌های یادگیری تقویتی را در پروژه‌ها و برنامه‌های خود بگنجانند.
سرفصل‌های کتاب The Art of Reinforcement Learning:
- Cover
- Front Matter
- Part I. Foundation
- 1. Introduction
- 2. Markov Decision Processes
- 3. Dynamic Programming
- 4. Monte Carlo Methods
- 5. Temporal Difference Learning
- Part II. Value Function Approximation
- 6. Linear Value Function Approximation
- 7. Nonlinear Value Function Approximation
- 8. Improvements to DQN
- Part III. Policy Approximation
- 9. Policy Gradient Methods
- 10. Problems with Continuous Action Space
- 11. Advanced Policy Gradient Methods
- Part IV. Advanced Topics
- 12. Distributed Reinforcement Learning
- 13. Curiosity-Driven Exploration
- 14. Planning with a Model: AlphaZero
- Back Matter
جهت دانلود کتاب The Art of Reinforcement Learning می‌توانید پس از پرداخت، دریافت کنید.
نقد و بررسی‌ها
هنوز بررسی‌ای ثبت نشده است.