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Taschenbuch. Zustand: Neu. Applied Reinforcement Learning with Python | With OpenAI Gym, Tensorflow, and Keras | Taweh Beysolow Ii | Taschenbuch | xv | Englisch | 2019 | Apress | EAN 9781484251263 | Verantwortliche Person für die EU: APress in Springer Science + Business Media, Heidelberger Platz 3, 14197 Berlin, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
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Applied Reinforcement Learning with Python
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Taschenbuch. Zustand: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Delve into the world of reinforcement learning algorithms and apply them to different use-cases via Python. This book covers important topics such as policy gradients and Q learning, and utilizes frameworks such as Tensorflow, Keras, and OpenAI Gym. Applied Reinforcement Learning with Python introduces you to the theory behind reinforcement learning (RL) algorithms and the code that will be used to implement them. You will take a guided tour through features of OpenAI Gym, from utilizing standard libraries to creating your own environments, then discover how to frame reinforcement learning problems so you can research, develop, and deploy RL-based solutions.What You'll LearnImplement reinforcement learning with PythonWork with AI frameworks such as OpenAI Gym, Tensorflow, and KerasDeploy and train reinforcement learning-based solutions via cloud resourcesApply practical applications of reinforcement learning Who This Book Is ForData scientists, machine learning engineers and software engineers familiar with machine learning and deep learning concepts. 184 pp. Englisch.
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Applied Reinforcement Learning with Python: With OpenAI Gym, Tensorflow, and Keras
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Applied Reinforcement Learning with Python
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Taschenbuch. Zustand: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -Delve into the world of reinforcement learning algorithms and apply them to different use-cases via Python. This book covers important topics such as policy gradients and Q learning, and utilizes frameworks such as Tensorflow, Keras, and OpenAI Gym.Applied Reinforcement Learning with Python introduces you to the theory behind reinforcement learning (RL) algorithms and the code that will be used to implement them. You will take a guided tour through features of OpenAI Gym, from utilizing standard libraries to creating your own environments, then discover how to frame reinforcement learning problems so you can research, develop, and deploy RL-based solutions.What You'll LearnImplement reinforcement learning with PythonWork with AI frameworks such as OpenAI Gym, Tensorflow, and KerasDeploy and train reinforcement learning-based solutions via cloud resourcesApply practical applications of reinforcement learningWho This Book Is ForData scientists, machine learning engineers and software engineers familiar with machine learning and deep learning concepts.Springer-Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg 184 pp. Englisch.
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Applied Reinforcement Learning with Python : With OpenAI Gym, Tensorflow, and Keras
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Taschenbuch. Zustand: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Delve into the world of reinforcement learning algorithms and apply them to different use-cases via Python. This book covers important topics such as policy gradients and Q learning, and utilizes frameworks such as Tensorflow, Keras, and OpenAI Gym. Applied Reinforcement Learning with Python introduces you to the theory behind reinforcement learning (RL) algorithms and the code that will be used to implement them. You will take a guided tour through features of OpenAI Gym, from utilizing standard libraries to creating your own environments, then discover how to frame reinforcement learning problems so you can research, develop, and deploy RL-based solutions.What You'll LearnImplement reinforcement learning with PythonWork with AI frameworks such as OpenAI Gym, Tensorflow, and KerasDeploy and train reinforcement learning-based solutions via cloud resourcesApply practical applications of reinforcement learning Who This Book Is ForData scientists, machine learning engineers and software engineers familiar with machine learning and deep learning concepts.
