The book provides an introduction to the necessary mathematical tools that allow you to learn the essence of the matter without being distracted by unnecessary details. The book is focused on teaching Reinforcement Learning through the lens of PyTorch, which has become one of the most popular deep learning frameworks in recent years. It offers a comprehensive overview of the field, ranging from the basics of setting up a working environment to practical tasks applying reinforcement learning. The book is designed for AI specialists who need assistance in solving reinforcement learning problems, and it assumes that readers have some prior knowledge of machine learning and programming. The book begins by introducing the fundamentals of reinforcement learning, including the Markov decision process, dynamic programming, and Q-learning. It then delves into more advanced topics such as deep reinforcement learning and off-policy learning. Throughout the book, the author emphasizes the importance of understanding the mathematical underpinnings of reinforcement learning to avoid getting lost in unnecessary details. The text is written in a simplified and accessible format to make it easier for readers to understand and apply the concepts to their own projects. One of the highlights of the book is its focus on practical applications of reinforcement learning using PyTorch. It covers various examples, including playing Atari games with deep Q networks and optimizing advertising on the internet using the strategy gradient method. The book also explores the application of reinforcement learning in the game Flappy Bird, providing readers with hands-on experience in implementing the OP method. The book's structure is logical and easy to follow, starting with an overview of reinforcement learning and gradually increasing in complexity. Each chapter builds upon the previous one, allowing readers to master the concepts gradually. The author provides a detailed description of the algorithms used in each chapter, making it easier for readers to understand and implement them.

Книга содержит введение в необходимые математические инструменты, которые позволяют узнать суть дела, не отвлекаясь на лишние детали. Книга ориентирована на обучение обучению подкреплению через призму PyTorch, который стал одним из самых популярных фреймворков глубокого обучения в последние годы. Он предлагает всесторонний обзор области, начиная от основ создания рабочей среды и заканчивая практическими задачами с применением обучения с подкреплением. Книга предназначена для специалистов в области ИИ, которые нуждаются в помощи в решении задач обучения с подкреплением, и она предполагает, что читатели имеют некоторые предварительные знания в области машинного обучения и программирования. Книга начинается с введения основ обучения с подкреплением, включая процесс принятия решений Маркова, динамическое программирование и Q-обучение. Затем она углубляется в более продвинутые темы, такие как глубокое обучение с подкреплением и обучение вне политики. На протяжении всей книги автор подчеркивает важность понимания математических основ обучения подкреплению, чтобы не потеряться в ненужных деталях. Текст написан в упрощенном и доступном формате, чтобы читателям было проще понять и применить концепции к собственным проектам. Одним из основных моментов книги является её фокус на практических приложениях обучения подкреплению с использованием PyTorch. Она охватывает различные примеры, включая игру в игры Atari с сетями deep Q и оптимизацию рекламы в интернете с помощью метода градиента стратегии. Книга также исследует применение обучения с подкреплением в игре Flappy Bird, предоставляя читателям практический опыт реализации метода ОП. Структура книги логична и проста в следовании, начиная с обзора обучения подкреплению и постепенно увеличиваясь в сложности. Каждая глава опирается на предыдущую, позволяя читателям постепенно осваивать концепции. Автор приводит подробное описание алгоритмов, используемых в каждой главе, облегчая читателям их понимание и реализацию.

livre contient une introduction aux outils mathématiques nécessaires qui vous permettent de découvrir le fond de l'affaire sans être distrait par des détails superflus. livre est axé sur l'apprentissage de l'apprentissage des renforts à travers le prisme de PyTorch, qui est devenu l'un des cadres d'apprentissage profond les plus populaires ces dernières années. Il offre une vue d'ensemble complète de la zone, allant des bases de la création d'un environnement de travail aux tâches pratiques avec une formation renforcée. livre est destiné aux professionnels de l'IA qui ont besoin d'aide pour relever les défis de l'apprentissage avec des renforts, et il suggère que les lecteurs ont des connaissances préliminaires dans le domaine de l'apprentissage automatique et de la programmation. livre commence par l'introduction des bases de l'apprentissage avec des renforts, y compris le processus décisionnel de Markov, la programmation dynamique et l'apprentissage Q. Elle s'oriente ensuite vers des sujets plus avancés, comme l'apprentissage profond avec des renforts et l'apprentissage en dehors de la politique. Tout au long du livre, l'auteur souligne l'importance de comprendre les bases mathématiques de l'apprentissage du renforcement afin de ne pas se perdre dans des détails inutiles. texte est écrit dans un format simplifié et accessible afin que les lecteurs comprennent et appliquent plus facilement les concepts à leurs propres projets. L'un des points forts du livre est son accent sur les applications pratiques de formation au renforcement à l'aide de PyTorch. Il couvre divers exemples, y compris le jeu Atari avec les réseaux deep Q et l'optimisation de la publicité sur Internet avec la méthode de gradient de stratégie. livre explore également l'application de l'apprentissage avec des renforts dans le jeu Flappy Bird, offrant aux lecteurs une expérience pratique de la mise en œuvre de la méthode OPS. La structure du livre est logique et facile à suivre, en commençant par passer en revue l'apprentissage du renforcement et en augmentant progressivement la complexité. Chaque chapitre s'appuie sur le précédent, permettant aux lecteurs de maîtriser progressivement les concepts. L'auteur donne une description détaillée des algorithmes utilisés dans chaque chapitre, ce qui facilite la compréhension et la mise en œuvre des lecteurs.

libro contiene una introducción a las herramientas matemáticas necesarias que permiten conocer el fondo del asunto sin distraerse en detalles superfluos. libro se centra en enseñar a enseñar refuerzos a través del prisma de PyTorch, que se ha convertido en uno de los marcos de aprendizaje profundo más populares en los últimos . Ofrece una visión global de la zona, que va desde los fundamentos de la creación de un entorno de trabajo hasta las tareas prácticas con la aplicación de la formación con refuerzos. libro está dirigido a profesionales de la IA que necesitan ayuda para resolver problemas de aprendizaje con refuerzos, y sugiere que los lectores tienen algún conocimiento previo en aprendizaje automático y programación. libro comienza con la introducción de los fundamentos del aprendizaje con refuerzos, incluyendo el proceso de toma de decisiones de Markov, la programación dinámica y el aprendizaje Q. Luego profundiza en temas más avanzados, como el aprendizaje profundo con refuerzos y el aprendizaje fuera de la política. A lo largo del libro, el autor destaca la importancia de entender los fundamentos matemáticos del aprendizaje de refuerzos para no perderse en detalles innecesarios. texto está escrito en un formato simplificado y accesible para que los lectores puedan entender y aplicar conceptos a sus propios proyectos. Uno de los aspectos más destacados del libro es su enfoque en aplicaciones prácticas de entrenamiento de refuerzos con PyTorch. Abarca diversos ejemplos, incluyendo el juego de juegos Atari con redes deep Q y la optimización de anuncios en Internet mediante el método de degradado de estrategia. libro también explora la aplicación del aprendizaje con refuerzos en el juego Flappy Bird, proporcionando a los lectores una experiencia práctica en la implementación del método OP. La estructura del libro es lógica y fácil de seguir, comenzando con una revisión del entrenamiento de refuerzo y aumentando gradualmente en complejidad. Cada capítulo se basa en el anterior, lo que permite a los lectores dominar gradualmente los conceptos. autor proporciona una descripción detallada de los algoritmos utilizados en cada capítulo, lo que facilita a los lectores su comprensión e implementación.

O livro contém uma introdução às ferramentas matemáticas necessárias que permitem saber a natureza do caso sem se distrair com detalhes extras. O livro é focado na formação de reforços através do prisma, que se tornou um dos quadros mais populares de aprendizagem profunda nos últimos anos. Ele oferece uma visão abrangente de áreas que vão desde a criação de um ambiente de trabalho até tarefas práticas com treinamento com reforços. O livro é destinado a especialistas em IA que precisam de ajuda para lidar com as tarefas de treinamento com reforços, e sugere que os leitores têm alguns conhecimentos prévios sobre aprendizagem de máquina e programação. O livro começa com a introdução de bases de treinamento com reforços, incluindo o processo decisório de Markov, programação dinâmica e treinamento Q. Em seguida, aprofundou-se em temas mais avançados, tais como treinamento profundo com reforços e treinamento fora da política. Ao longo do livro, o autor enfatiza a importância de entender os fundamentos matemáticos do ensino de reforços para não se perder em detalhes desnecessários. O texto está escrito em um formato simplificado e acessível para que os leitores possam compreender e aplicar conceitos aos seus próprios projetos. Um dos pontos principais do livro é seu foco em aplicações práticas de treinamento de reforços usando o PyTorch. Ele abrange vários exemplos, incluindo jogos Atari com redes deep Q e otimização de publicidade online usando o método de estratégia gradiente. O livro também explora a aplicação de treinamento com reforços no jogo Flappy Bird, oferecendo aos leitores a experiência prática do método OPA. A estrutura do livro é lógica e fácil de seguir, começando com a revisão do treinamento de reforços e crescendo gradualmente na complexidade. Cada capítulo é baseado no anterior, permitindo aos leitores aprender os conceitos gradualmente. O autor fornece uma descrição detalhada dos algoritmos utilizados em cada capítulo, facilitando a compreensão e implementação dos leitores.

Il libro contiene un'introduzione agli strumenti matematici necessari che permettono di conoscere la natura del caso senza essere distratto dai dettagli in eccesso. Il libro è incentrato sull'apprendimento dei rinforzi attraverso il prisma del PyTorch, che è diventato uno dei framework più popolari dell'apprendimento profondo negli ultimi anni. Offre una panoramica completa dell'area, dai fondamentali per la creazione di un ambiente di lavoro alle attività pratiche con la formazione dei rinforzi. Il libro è rivolto a professionisti dell'intelligenza artificiale che hanno bisogno di aiuto per affrontare le sfide di apprendimento con rinforzi, e suggerisce che i lettori dispongono di alcune conoscenze preliminari in materia di apprendimento automatico e programmazione. Il libro inizia con l'introduzione di basi di apprendimento con rinforzi, tra cui il processo decisionale Markov, la programmazione dinamica e l'apprendimento Q. Poi si approfondisce su temi più avanzati, come l'apprendimento profondo con rinforzi e l'apprendimento fuori dalla politica. Durante tutto il libro, l'autore sottolinea l'importanza di comprendere le basi matematiche dell'apprendimento dei rinforzi per non perdersi nei dettagli inutili. Il testo è scritto in un formato semplificato e accessibile per rendere più facile per i lettori comprendere e applicare i concetti ai propri progetti. Uno dei punti principali del libro è il suo focus sulle applicazioni pratiche di apprendimento dei rinforzi con il PyTorch. Copre vari esempi, tra cui il gioco di gioco Atari con le reti deep Q e l'ottimizzazione della pubblicità online attraverso il metodo di strategia sfumatura. Il libro esplora anche l'uso dell'apprendimento con rinforzi nel gioco Flappy Bird, fornendo ai lettori un'esperienza pratica nell'implementazione del metodo OPA. La struttura del libro è logica e semplice da seguire, partendo dalla panoramica dell'apprendimento dei rinforzi e aumentando gradualmente nella complessità. Ogni capitolo si basa sul precedente, permettendo ai lettori di imparare gradualmente i concetti. L'autore fornisce una descrizione dettagliata degli algoritmi utilizzati in ogni capitolo, facilitando la comprensione e l'implementazione dei lettori.

Das Buch enthält eine Einführung in die notwendigen mathematischen Werkzeuge, die es ermöglichen, den Kern der Sache herauszufinden, ohne durch unnötige Details abgelenkt zu werden. Das Buch konzentriert sich auf das Training des Verstärkungstrainings durch das Prisma von PyTorch, das sich in den letzten Jahren zu einem der beliebtesten Deep-arning-Frameworks entwickelt hat. Es bietet einen umfassenden Überblick über den Bereich, der von den Grundlagen der Schaffung einer Arbeitsumgebung bis hin zu praktischen Aufgaben mit der Anwendung von Verstärkungstraining reicht. Das Buch richtet sich an KI-Profis, die Hilfe bei der Lösung von rnaufgaben mit Verstärkung benötigen, und es schlägt vor, dass die ser einige Vorkenntnisse in maschinellem rnen und Programmierung haben. Das Buch beginnt mit einer Einführung in die Grundlagen des verstärkenden rnens, einschließlich des Entscheidungsprozesses von Markov, der dynamischen Programmierung und des Q-rnens. Dann vertieft sie sich in fortgeschrittenere Themen wie Deep arning mit Verstärkung und rnen außerhalb der Politik. Im gesamten Buch betont der Autor, wie wichtig es ist, die mathematischen Grundlagen des Verstärkungstrainings zu verstehen, um sich nicht in unnötigen Details zu verlieren. Der Text ist in einem vereinfachten und zugänglichen Format verfasst, damit die ser die Konzepte leichter verstehen und auf ihre eigenen Projekte anwenden können. Einer der Höhepunkte des Buches ist sein Fokus auf praktische Anwendungen des Verstärkungstrainings mit PyTorch. Es umfasst verschiedene Beispiele, darunter das Spielen von Atari-Spielen mit Deep Q-Netzwerken und die Optimierung von Werbung im Internet mit der Strategie-Gradient-Methode. Das Buch untersucht auch die Anwendung von verstärktem rnen im Flappy Bird-Spiel und bietet den sern praktische Erfahrungen bei der Implementierung der OP-Methode. Die Struktur des Buches ist logisch und einfach zu befolgen, beginnend mit einer Überprüfung des Verstärkungstrainings und allmählich zunehmender Komplexität. Jedes Kapitel baut auf dem vorherigen auf und ermöglicht es den sern, die Konzepte schrittweise zu beherrschen. Der Autor gibt eine detaillierte Beschreibung der in jedem Kapitel verwendeten Algorithmen, die es den sern erleichtern, sie zu verstehen und zu implementieren.

Książka zawiera wprowadzenie do niezbędnych narzędzi matematycznych, które pozwalają dowiedzieć się istoty sprawy bez rozpraszania niepotrzebnych szczegółów. Książka skupia się na nauczaniu uczenia się wzmacniania poprzez obiektyw PyTorch, który stał się jednym z najbardziej popularnych głębokich ram uczenia się w ostatnich latach. Oferuje kompleksowy przegląd dziedziny, od podstaw tworzenia środowiska pracy po praktyczne zadania z wykorzystaniem uczenia się wzmacniającego. Książka skierowana jest do profesjonalistów z dziedziny sztucznej inteligencji, którzy potrzebują pomocy w wzmocnieniu wyzwań edukacyjnych, i sugeruje, że czytelnicy mają pewną wcześniejszą wiedzę na temat uczenia się maszynowego i programowania. Książka rozpoczyna się od wprowadzenia podstaw uczenia się wzmacniającego, w tym procesu decyzyjnego Markova, dynamicznego programowania i Q-learning. Następnie zagłębia się w bardziej zaawansowane tematy, takie jak pogłębianie nauki i uczenie się poza polityką. W całej książce autor podkreśla znaczenie zrozumienia matematycznych podstaw uczenia się wzmacniania, aby nie zgubić się w zbędnych szczegółach. Tekst jest pisany w uproszczonym i dostępnym formacie, aby ułatwić czytelnikom zrozumienie i stosowanie koncepcji do własnych projektów. Jednym z głównych punktów książki jest skupienie się na praktycznych zastosowaniach szkolenia wzmacniającego przy użyciu PyTorch. Obejmuje on różne przykłady, w tym gry Atari z głębokimi sieciami Q i optymalizacji reklam w Internecie za pomocą metody gradientu strategii. Książka bada również zastosowanie uczenia się wzmacniającego w grze Flappy Bird, zapewniając czytelnikom praktyczne doświadczenie we wdrażaniu metody PO. Struktura książki jest logiczna i łatwa do śledzenia, począwszy od przeglądu szkolenia wzmacniającego i stopniowo wzrastającego w złożoności. Każdy rozdział opiera się na poprzednim, pozwalając czytelnikom stopniowo opanować koncepcje. Autor podaje szczegółowy opis algorytmów stosowanych w każdym rozdziale, ułatwiając czytelnikom ich zrozumienie i wdrożenie.

הספר מכיל מבוא לכלים המתמטיים הדרושים המאפשרים לך לברר את מהות העניין מבלי להיות מוסח על ידי פרטים מיותרים. הספר מתמקד בלימוד לימוד חיזוק באמצעות עדשת PyTorch, שהפכה לאחת ממסגרות הלימוד העמוקות הפופולריות ביותר בשנים האחרונות. הוא מציע סקירה מקיפה של התחום, החל מהיסודות של יצירת סביבת עבודה ועד למשימות מעשיות באמצעות למידת חיזוק. הספר מיועד לאנשי בינה מלאכותית הזקוקים לעזרה בחיזוק אתגרי למידה, ומצביע על כך שלקוראים יש ידע מוקדם בלימוד מכונה ובתכנות. הספר מתחיל בכך שהוא מציג את היסודות של למידת חיזוק, כולל תהליך קבלת ההחלטות של מרקוב, תכנות דינמי ולימוד Q. לאחר מכן היא מתעמקת בנושאים מתקדמים יותר כגון לימוד חיזוק עמוק ולימוד מחוץ לפוליטיקה. לאורך כל הספר מדגיש המחבר את החשיבות של הבנת התחתית המתמטית של לימוד חיזוק כדי לא ללכת לאיבוד בפרטים מיותרים. הטקסט כתוב בפורמט מפושט ונגיש כדי להקל על הקוראים להבין וליישם מושגים בפרויקטים שלהם. אחת הנקודות העיקריות בספר היא התמקדותו ביישומים מעשיים של אימוני חיזוק באמצעות PyTorch. הוא מכסה דוגמאות שונות, כולל משחק משחקי Atari עם רשתות Q עמוקות וייעול פרסום באינטרנט באמצעות שיטת gradient אסטרטגיה. הספר גם בוחן את יישום למידת החיזוק במשחק Flappy Bird, המספק לקוראים ניסיון רב ביישום שיטת ה-OP. המבנה של הספר הוא הגיוני וקל למעקב, החל מסקירה של אימוני חיזוק וכלה בהדרגה במורכבות. כל פרק בונה על הפרק הקודם, ומאפשר לקוראים לשלוט בהדרגה במושגים. המחבר נותן תיאור מפורט של האלגוריתמים המשמשים בכל פרק, דבר המקל על הקוראים להבין וליישם אותם.''

Kitap, gereksiz ayrıntılarla dikkatinizi dağıtmadan maddenin özünü bulmanızı sağlayan gerekli matematiksel araçlara bir giriş içermektedir. Kitap, son yıllarda en popüler derin öğrenme çerçevelerinden biri haline gelen PyTorch'un merceğiyle takviye öğrenmeyi öğretmeye odaklanıyor. Bir çalışma ortamı yaratmanın temellerinden, pekiştirmeli öğrenmeyi kullanarak pratik görevlere kadar alana kapsamlı bir genel bakış sunar. Kitap, takviye öğrenme zorlukları konusunda yardıma ihtiyaç duyan AI profesyonellerine yöneliktir ve okuyucuların makine öğrenimi ve programlama hakkında önceden bilgi sahibi olduklarını göstermektedir. Kitap, Markov'un karar verme süreci, dinamik programlama ve Q-öğrenme dahil olmak üzere pekiştirmeli öğrenmenin temellerini tanıtarak başlıyor. Daha sonra derin pekiştirmeli öğrenme ve siyaset dışında öğrenme gibi daha ileri konulara giriyor. Kitap boyunca yazar, gereksiz ayrıntılarda kaybolmamak için takviye öğrenmenin matematiksel temellerini anlamanın önemini vurgulamaktadır. Metin, okuyucuların kavramları kendi projelerine anlamalarını ve uygulamalarını kolaylaştırmak için basitleştirilmiş ve erişilebilir bir biçimde yazılmıştır. Kitabın ana noktalarından biri, PyTorch kullanarak takviye eğitiminin pratik uygulamalarına odaklanmasıdır. Derin Q ağları ile Atari oyunları oynamak ve strateji gradyan yöntemini kullanarak İnternet'teki reklamları optimize etmek de dahil olmak üzere çeşitli örnekleri kapsar. Kitap ayrıca, Flappy Bird oyununda takviye öğreniminin uygulanmasını araştırıyor ve okuyuculara OP yöntemini uygulamada uygulamalı deneyim sunuyor. Kitabın yapısı mantıklı ve takip edilmesi kolaydır, takviye eğitimine genel bir bakışla başlar ve giderek karmaşıklaşır. Her bölüm bir öncekine dayanır ve okuyucuların kavramları yavaş yavaş öğrenmelerini sağlar. Yazar, her bölümde kullanılan algoritmaların ayrıntılı bir açıklamasını verir ve okuyucuların bunları anlamasını ve uygulamasını kolaylaştırır.

يحتوي الكتاب على مقدمة للأدوات الرياضية اللازمة التي تسمح لك بمعرفة جوهر الأمر دون تشتيت انتباهك بالتفاصيل غير الضرورية. يركز الكتاب على تعليم التعلم المعزز من خلال عدسة PyTorch، التي أصبحت واحدة من أكثر أطر التعلم العميق شعبية في السنوات الأخيرة. وهو يقدم لمحة عامة شاملة عن هذا المجال، من أساسيات تهيئة بيئة عمل إلى المهام العملية باستخدام التعلم المعزز. يستهدف الكتاب محترفي الذكاء الاصطناعي الذين يحتاجون إلى المساعدة في تحديات التعلم المعزز، ويشير إلى أن القراء لديهم بعض المعرفة المسبقة بالتعلم الآلي والبرمجة. يبدأ الكتاب بتقديم أساسيات التعلم المعزز، بما في ذلك عملية صنع القرار في ماركوف، والبرمجة الديناميكية، وتعلم الأسئلة. ثم تتعمق في موضوعات أكثر تقدمًا مثل التعلم المعزز العميق والتعلم خارج السياسة. في جميع أنحاء الكتاب، يؤكد المؤلف على أهمية فهم الأسس الرياضية لتعلم التعزيز حتى لا يضيع في التفاصيل غير الضرورية. النص مكتوب في شكل مبسط ويمكن الوصول إليه لتسهيل فهم القراء وتطبيق المفاهيم على مشاريعهم الخاصة. إحدى النقاط الرئيسية للكتاب هي تركيزه على التطبيقات العملية للتدريب على التعزيز باستخدام PyTorch. يغطي أمثلة مختلفة، بما في ذلك لعب ألعاب Atari مع شبكات Q العميقة وتحسين الإعلان على الإنترنت باستخدام طريقة التدرج الإستراتيجي. يستكشف الكتاب أيضًا تطبيق التعلم المعزز في لعبة Flappy Bird، مما يوفر للقراء خبرة عملية في تنفيذ طريقة OP. هيكل الكتاب منطقي وسهل المتابعة، بدءًا من نظرة عامة على تدريب التعزيز وزيادة التعقيد تدريجيًا. يعتمد كل فصل على الفصل السابق، مما يسمح للقراء بإتقان المفاهيم تدريجياً. يقدم المؤلف وصفًا مفصلاً للخوارزميات المستخدمة في كل فصل، مما يسهل على القراء فهمها وتنفيذها.

이 책에는 불필요한 세부 사항에 방해받지 않고 문제의 본질을 찾을 수있는 필요한 수학 도구에 대한 소개가 포함되어 있습니다. 이 책은 최근 몇 년 동안 가장 인기있는 딥 러닝 프레임 워크 중 하나가 된 PyTorch의 렌즈를 통한 강화 학습 교육에 중점을 둡니다. 작업 환경 조성의 기초부터 강화 학습을 사용한 실제 작업에 이르기까지 해당 분야에 대한 포괄적 인 개요를 제공합니다. 이 책은 강화 학습 과제에 도움이 필요한 AI 전문가를 대상으로하며 독자는 머신 러닝 및 프로그래밍에 대한 사전 지식이 있음을 시사합니다. 이 책은 Markov의 의사 결정 과정, 동적 프로그래밍 및 Q 학습을 포함한 강화 학습의 기본 사항을 소개하는 것으로 시작됩니다. 그런 다음 딥 강화 학습 및 정치 외부 학습과 같은 고급 주제를 탐구합니다. 이 책 전체에서 저자는 불필요한 세부 사항에서 길을 잃지 않도록 강화 학습의 수학적 토대를 이해하는 것의 중요성을 강조합니다. 이 텍스트는 독자가 자신의 프로젝트에 개념을보다 쉽게 이해하고 적용 할 수 있도록 단순화되고 액세스 가능한 형식으로 작성되었습니다 이 책의 주요 요점 중 하나는 PyTorch를 사용한 강화 교육의 실제 응용에 중점을두고 있습니다. 깊은 Q 네트워크로 Atari 게임을하고 전략 그라디언트 방법을 사용하여 인터넷 광고를 최적화하는 등 다양한 예를 다룹니다. 이 책은 또한 Flappy Bird 게임에서 강화 학습의 적용을 탐구하여 독자들에게 OP 방법을 구현하는 실습 경험을 제공합니다. 이 책의 구조는 강화 훈련에 대한 개요부터 시작하여 점차 복잡해지면서 논리적이고 따르기 쉽습니다. 각 장은 이전 장을 기반으로하여 독자가 점차적으로 개념을 마스터 할 수 있습니다. 저자는 각 장에 사용 된 알고리즘에 대한 자세한 설명을 제공하여 독자가이를 쉽게 이해하고 구현할 수 있도록합니다.

本書介紹了必要的數學工具，這些工具可以在不分心的情況下學習案件的本質。該書的重點是通過PyTorch棱鏡學習強化訓練，該棱鏡近來已成為最受歡迎的深度學習框架之一。它提供了從創造工作環境的基礎到加強學習的實際目標的全面概覽。該書面向需要幫助的AI專業人員，他們需要幫助以增強的方式解決學習挑戰，並且假設讀者在機器學習和編程方面具有一些初步知識。該書首先介紹了強化學習的基礎，包括馬爾可夫決策過程，動態編程和Q學習。然後，她深入研究更高級的主題，例如深度強化學習和政治以外的學習。在整個書中，作者強調了解強化教學的數學基礎的重要性，以免失去不必要的細節。文本以簡化且易於訪問的格式編寫，以使讀者更容易理解概念並將其應用於自己的項目。這本書的一個亮點是它專註於使用PyTorch進行強化培訓的實際應用。它涵蓋了各種示例，包括使用深度Q網絡玩Atari遊戲以及使用策略梯度方法優化互聯網上的廣告。該書還探討了增強學習在Flappy Bird遊戲中的應用，為讀者提供了實現OP方法的實踐經驗。本書的結構是合乎邏輯的，隨之而來的簡單，首先是對強化訓練的審查，然後逐漸增加了復雜性。每個章節都依賴於上一章，使讀者可以逐漸掌握概念。作者詳細介紹了每章中使用的算法，使讀者更容易理解和實現它們。