Глубокое обучение с подкреплением. AlphaGo и другие технологии; Прогресс книга, 2020

от 73 р. до 89 р.

Издатель: Прогресс книга
ISBN: 978-5-4461-1079-7
EAN: 9785446110797
Книги: Программирование
ID:6533356

Где купить

Рейтинг:

(4/5)

Отзывы (3) Оставить отзыв

Описание Характеристики Сравнить цены (3) Отзывы (3)

Сравнить цены (3)

Цена от 73 р. до 89 р. в 3 магазинах

Магазин	Цена	Наличие
Лабиринт 5/5 ООО "ЛАБИРИНТ.РУ" ИНН: 7728644571	115 р. (-22%) Заказ от 800 рублей мы привезем бесплатно! Кэшбэк в Лабиринт до 7%	Наличие уточняйте 21.02.2024

Читай-город 5/5 ООО «Новый Книжный Центр» ИНН: 7710422909	94 р. (-6%) Кэшбэк в Читай-город до 6.3% ✔ Промокоды на скидку	✔ 12.05.2024

Яндекс.Маркет 5/5 ООО "ЯНДЕКС" ИНН: 7736207543	141 р. (-48%) У нас есть товары из IKEA Кэшбэк в Яндекс.Маркет до 3.8% ✔ Промокоды на скидку	✔ 12.05.2024

Мегамаркет 5/5 ООО "МАРКЕТПЛЕЙС" ИНН: 9701048328	141 р. (-43%) Повышенный кешбэк до 40% ✔ Промокоды на скидку	✔ 12.05.2024

Algo BY 5/5 Информация о компании	Мы предлагаем профессиональную консультацию, вежливое обслуживание, честные цены и быструю и аккуратную доставку

OZ BY 5/5 Информация о компании	Мы трудимся, чтобы предложить максимальный выбор: товаров, способов оплаты, вариантов доставки — и лучший сервис ✔ Промокоды на скидку

21vek BY 5/5 Информация о компании	Быстрая доставка. Мы доставляем товар по всей Беларуси в удобное для вас время ✔ Промокоды на скидку

OMA BY 5/5 Информация о компании	Крупнейшая в Беларуси оптовая и розничная торговая сеть строительных материалов и инструментов

Fk BY 5/5 Информация о компании	Более 10 лет мы занимаемся продажей компьютеров, ноутбуков и обслуживанием компьютерной техники.

Описание

Эта книга — подробное руководство по новейшим инструментам глубокого обучения с подкреплением и их ограничениям. Мы реализуем и проверим на практике методы кросс-энтропии и итерации по ценностям (Q-learning), а также градиенты по стратегиям.

Для экспериментов используются самые разные среды обучения с подкреплением (RL), начиная с классических CartPole и GridWorld и заканчивая эмуляторами Atari и средами непрерывного управления (на основе PyBullet и RoboSchool). Множество примеров основано на нестандартных средах, в которых мы с нуля разработаем модель окружения.

В этой книге

- Вы узнаете, какое место в контексте глубокого обучения занимают методы RL, реализуете сложные модели глубокого обучения.

- Изучите основу RL: марковские процессы принятия решений.

- Рассмотрите примеры реализации методов RL: метод кросс-энтропии, DQN, A3C, TRPO, PPO, DDPG, D4PG и других.

- Узнаете, как работать с дискретными и непрерывными пространствами действий в различных средах.

- Увидите, как разработать систему, обучающуюся играм Atari, используя обучение с подкреплением.

- Создадите собственную среду по модели OpenAI Gym для обучения биржевого агента.

- Реализуете метод AlphaGo Zero для игры в Connect4.

- Познакомитесь с применением RL в обработке речи: узнаете, как обучить диалогового бота на фразах из кинофильмов.

Смотри также о книге.

О книге

Параметр	Значение
Автор(ы)	Максим Лапань
Переплет	Мягкий переплёт
Издатель	Прогресс книга
Год издания	2020
Возрастные ограничения	16
Кол-во страниц	496
Серия	Для профессионалов
Формат	23,2x16,5x2,2
Издательство	ООО "Прогресс книга"
Количество страниц	496
Тип обложки	мягкая
Возрастное ограничение	16+
Количество книг	1
Вес	640
ISBN	978-5-4461-1079-7
Размеры	70x100/16
Обложка	мягкая обложка
Язык издания	Русский
Автор	без автора

Отзывы (3)

Денис Королев — 18 Февраля 2022

4/5

очень полезная книга для темы обучения с подкрепление, тут описана как математика для данной области, так и инструменты для ее применения, минусом могу отметить что у оглавления нет ссылок из-за этого навигация по книги сильно усложняется
Еськина Диана — 21 Сентября 2020

3/5

Книга "Глубокое обучение с подкреплением. AlphaGo и другие технологии" из серии "Для профессионалов" позволяет окинуть взглядом современную область машинного обучения, связанную с технологией глубокого обучения без учителя. Вместе с автором Вы изучите ландшафт этой области человеческого знания, останавливаясь на наиболее рельефно-выделяющихся его участках на пути от тренировки нейронной сети для балансировщика к "вершине", заданной в книге как технология "AlphaGo". На каждой остановке Вам захочется попробовать применить только-что раскрытое технологическое решение в чём автор с удовольствием Вам поможет, предоставляя рабочий код к каждой главе, сопровождённый подробным описанием с выделением нюансов на которых автор, видимо, набил не одну "шишки". Сам набор авторских примеров использования технологий является очень пёстрым, что не заставит читателя погрузиться в какое-либо подобие скуки. Здесь, помимо игр из набора Atari, приведены и генеративно-состязательные сети, бьющиеся в умении подделать картинку и распознать подделку, и биржевой агент, наглядно демонстрирующий превосходство плановой экономики над рыночной, и чат-бот, представляющий собой "китайскую комнату", обученную на фразах из фильмов, и агент для веб-навигации, ищущий место для клика и, в перспективе, возможные действия для вывода сайта из строя, и модели роботов с числом конечностей не меньше двух, которых придётся научить стоять ходить двигаться в нужном направлении. Думаю, чтение данной книги будет сопровождать читателя радостным удивлением и восхищением человеческому гению. Даже получив после очередной главы отрицательный результат и погрузивших в долину уныния, в следующей главе новый метод поднимет Вас на новую высоту, ранее недостижимую прежними методами.

В книге есть ряд недочётов, некоторые из которых являются весьма существенными. Относятся они по-большей части к халатной работе издательства, чем к труду автора.
1. К сожалению книга не прошла сколь-нибудь существенной процедуры рецензирования. Иначе как объяснить следующие явления?
- "Висящие" в тексте формулы, без объяснения величин, в них входящих (например, что за выражение на с. 47? Из предыдущего текста его не понять). В учебной и научной литературе принято объяснять любые обозначения в формулах, либо отсылать к разделу, где это объяснено. Такие места выглядят очень печально и вызывают недоумение у читателя
- Опечатки в формулах (например, на странице 41 вместо степени поставлен подстрочный индекс)
- Есть опечатки в тексте к объяснению кода (например, на с. 338 вместо log(softmax должно быть log_softmax)
2. Книга является переводной и качество перевода не на высоте. Например, в 9 главе рассказывается о методе "градиента по стратегиям", которые в 13 главе называется методом "градиента по политикам". Некоторые места в тексте приходилось переводить на английский, для понимания того, что должно быть написано и что хотел сказать автор.
3. Качество печатного варианта книги крайне низкое. Давно не видела настолько плохой работы типографии. Во-первых, текст напечатан неравномерно по яркости, в большей части выглядит как работа принтера в режиме "черновик".
Во-вторых, есть множество страниц на которых текст "размыт"! Т.е. рядом с тусклым текстом напечатан ещё один со смещением в ~1 мм. Читать такое неудобно и неприятно.
В-третьих, в моей версии книги корешок был "пробит" и заламинирован поверх дефекта. Его будто порвали в типографии, а потом решили, что и так сойдёт, заламинировали и отправили дальше.
От книги, которая стоит больше 1000 рублей, такого низкого качества исполнения никак не могла ожидать при заказе.
Благо с "твёрдым" вариантом предоставляю электронную версию книги.
4. Неплохо было бы в книге упомянуть, что все приведённые примеры можно запускать в Google Colab, и, может быть, дополнить репозиторий с примерами файлами в формате Jupyter Notebook. Это будет полезно для тех, кто не имеет под рукой производительной видеокарты, но проводить эксперименты неймётся.

Автору выражаю благодарность за проделанную работу по выпуску данной книги и знакомство через неё с этой областью машинного обучения!