Mastering Reinforcement Learning with Python
Книга «Mastering Reinforcement Learning with Python» — это практическое руководство по обучению с подкреплением (Reinforcement Learning, RL), написанное Энесом Билгином, старшим инженером по искусственному интеллекту в Microsoft. Автор имеет богатый опыт построения production-систем и моделей для ведущих технологических компаний, используя Python, TensorFlow и Ray/RLlib.
Книга охватывает широкий спектр тем: от основ RL и марковских процессов принятия решений до продвинутых алгоритмов, таких как Deep Q-Networks (DQN), Policy Gradients, Proximal Policy Optimization (PPO) и Soft Actor-Critic (SAC). Особое внимание уделяется практической реализации с использованием библиотек TensorFlow и Ray/RLlib.
Читатели научатся строить самообучающиеся модели, которые могут применяться в различных областях: от игр и робототехники до финансов и управления ресурсами. Книга содержит множество примеров кода и лучших практик, что делает её ценным ресурсом как для исследователей, так и для инженеров-практиков.
Издание предназначено для читателей, знакомых с Python и основами машинного обучения, желающих углубить свои знания в области обучения с подкреплением и научиться применять его для решения реальных задач.
