Данное руководство по усиленному обучению (Reinforcement Learning, RL), охватывает теоретические основы, практические применения и современные достижения. В начале дается определение RL, его исторический контекст и ключевые отличия от других видов машинного обучения. Примеры применения RL охватывают игры, робототехнику, финансовые рынки и управление ресурсами. Математические основы включают марковские процессы принятия решений, состояния, действия, награды и политики, а также Беллмановские уравнения и итерацию ценности.Основные алгоритмы RL, такие как метод Монте-Карло, Q-Learning, SARSA, методы градиента политики, REINFORCE и Actor-Critic, рассматриваются вместе с моделями на основе планирования и глубокого усиленного обучения (DQN, DDPG, A3C). Практическая часть книги включает использование OpenAI Gym и других сред, настройку и тестирование моделей, а также примеры кода на Python с использованием библиотек TensorFlow и PyTorch.
Скачать книги Джеймс Девис без регистрации
Книга призвана помочь читателю развить свои математические навыки, улучшить логическое мышление,освоить использование языка программирования Python для решения задач. Она подходит как для самостоятельного изучения, так и в качестве учебного пособия для студентов и учителей, желающих более глубоко погрузиться в мир языка Python и его приложений с использованием современных инструментов.В книге представлены задачи из разных областей: геометрические, комбинаторные, задачи на вероятности и статистику, логические, арифметические, задачи на движение и скорость и задачи на рекурсию и последовательности.
Данная книга - это практическое руководство для освоения языка программирования Python через решение разнообразных задач и проектов. В книге представлены подробные решения и код для каждой задачи.Основные разделы включают:- Логическое мышление и базовые конструкции: задачи для развития алгоритмического мышления и понимания основных конструкций Python.- Рисование и графика: упражнения с графическими изображениями и анимациями, используя библиотеки Turtle.- Работа с данными и визуализация: задачи по сбору, обработке и анализу данных с библиотеками Pandas и NumPy, а также визуализация данных с Matplotlib.- Проекты для групповой работы: крупные проекты для командной работы.Книга подходит для начинающих и опытных программистов, предлагая понятные объяснения и примеры кода.
Книга представляет исследование процесса разработки приложений в области дополненной и виртуальной реальности. Автор объясняет различные аспекты этого процесса, начиная от основных понятий AR и VR, заканчивая стратегиями развертывания и монетизации приложений. И подчеркивает важность понимания особенностей программирования для AR и VR, оптимизации производительности, тестирования, управления ресурсами. Каждый раздел дополнен наглядными примерами. Книга будет полезна начинающим разработчикам.