Aprendizado Por Refor O Com Algoritmo Sarsa Programado Em Python
DOWNLOAD
Download Aprendizado Por Refor O Com Algoritmo Sarsa Programado Em Python PDF/ePub or read online books in Mobi eBooks. Click Download or Read Online button to get Aprendizado Por Refor O Com Algoritmo Sarsa Programado Em Python book now. This website allows unlimited access to, at the time of writing, more than 1.5 million titles, including hundreds of thousands of titles in various foreign languages. If the content not found or just blank you must refresh this page
Aprendizado Por Refor O Com Algoritmo Sarsa Programado Em Python
DOWNLOAD
Author : Vitor Amadeu Souza
language : pt-BR
Publisher: Clube de Autores
Release Date : 2025-04-25
Aprendizado Por Refor O Com Algoritmo Sarsa Programado Em Python written by Vitor Amadeu Souza and has been published by Clube de Autores this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2025-04-25 with Computers categories.
Este livro introduz o conceito de aprendizado por reforço, com foco no algoritmo SARSA (State-Action-Reward-State-Action). O objetivo é ensinar como aplicar este algoritmo em problemas de tomada de decisão sequencial, com um exemplo prático utilizando Python. A obra explora a implementação do SARSA em um ambiente de grade (gridworld), demonstrando o processo de treinamento de um agente para maximizar suas recompensas. O livro abrange conceitos fundamentais do aprendizado por reforço, como exploração vs. exploração, funções de valor e políticas de decisão. Além disso, oferece uma compreensão prática das técnicas de aprendizado em ambientes dinâmicos. Ideal para estudantes, pesquisadores e profissionais, este livro fornece uma introdução acessível ao aprendizado por reforço, equipando o leitor com as ferramentas necessárias para implementar e avaliar o algoritmo SARSA de forma eficiente.
Aprendizado Por Refor O Com Algoritmo Actor Critic Para Controle De Cartpole Programado Em Python
DOWNLOAD
Author : Vitor Amadeu Souza
language : pt-BR
Publisher: Clube de Autores
Release Date : 2025-04-25
Aprendizado Por Refor O Com Algoritmo Actor Critic Para Controle De Cartpole Programado Em Python written by Vitor Amadeu Souza and has been published by Clube de Autores this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2025-04-25 with Computers categories.
Este livro oferece uma introdução prática ao aprendizado por reforço utilizando o algoritmo Actor-Critic, aplicado ao problema clássico de controle de CartPole. Através de um exemplo em Python, o leitor aprenderá como implementar, treinar e avaliar um agente inteligente capaz de equilibrar um polo sobre uma plataforma móvel. Ideal para iniciantes e profissionais, o livro combina teoria e prática, proporcionando uma compreensão sólida dos conceitos de aprendizado por reforço e suas aplicações em controle autônomo.
Python Reinforcement Learning
DOWNLOAD
Author : Sudharsan Ravichandiran
language : en
Publisher: Packt Publishing Ltd
Release Date : 2019-04-18
Python Reinforcement Learning written by Sudharsan Ravichandiran and has been published by Packt Publishing Ltd this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2019-04-18 with Computers categories.
Apply modern reinforcement learning and deep reinforcement learning methods using Python and its powerful libraries Key FeaturesYour entry point into the world of artificial intelligence using the power of PythonAn example-rich guide to master various RL and DRL algorithmsExplore the power of modern Python libraries to gain confidence in building self-trained applicationsBook Description Reinforcement Learning (RL) is the trending and most promising branch of artificial intelligence. This Learning Path will help you master not only the basic reinforcement learning algorithms but also the advanced deep reinforcement learning algorithms. The Learning Path starts with an introduction to RL followed by OpenAI Gym, and TensorFlow. You will then explore various RL algorithms, such as Markov Decision Process, Monte Carlo methods, and dynamic programming, including value and policy iteration. You'll also work on various datasets including image, text, and video. This example-rich guide will introduce you to deep RL algorithms, such as Dueling DQN, DRQN, A3C, PPO, and TRPO. You will gain experience in several domains, including gaming, image processing, and physical simulations. You'll explore TensorFlow and OpenAI Gym to implement algorithms that also predict stock prices, generate natural language, and even build other neural networks. You will also learn about imagination-augmented agents, learning from human preference, DQfD, HER, and many of the recent advancements in RL. By the end of the Learning Path, you will have all the knowledge and experience needed to implement RL and deep RL in your projects, and you enter the world of artificial intelligence to solve various real-life problems. This Learning Path includes content from the following Packt products: Hands-On Reinforcement Learning with Python by Sudharsan RavichandiranPython Reinforcement Learning Projects by Sean Saito, Yang Wenzhuo, and Rajalingappaa ShanmugamaniWhat you will learnTrain an agent to walk using OpenAI Gym and TensorFlowSolve multi-armed-bandit problems using various algorithmsBuild intelligent agents using the DRQN algorithm to play the Doom gameTeach your agent to play Connect4 using AlphaGo ZeroDefeat Atari arcade games using the value iteration methodDiscover how to deal with discrete and continuous action spaces in various environmentsWho this book is for If you’re an ML/DL enthusiast interested in AI and want to explore RL and deep RL from scratch, this Learning Path is for you. Prior knowledge of linear algebra is expected.
Practical Deep Reinforcement Learning With Python
DOWNLOAD
Author : Ivan Gridin
language : en
Publisher: Bpb Publications
Release Date : 2022-07-15
Practical Deep Reinforcement Learning With Python written by Ivan Gridin and has been published by Bpb Publications this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2022-07-15 with Electronic books categories.
Introducing Practical Smart Agents Development using Python, PyTorch, and TensorFlow KEY FEATURES ● Exposure to well-known RL techniques, including Monte-Carlo, Deep Q-Learning, Policy Gradient, and Actor-Critical. ● Hands-on experience with TensorFlow and PyTorch on Reinforcement Learning projects. ● Everything is concise, up-to-date, and visually explained with simplified mathematics. DESCRIPTION Reinforcement learning is a fascinating branch of AI that differs from standard machine learning in several ways. Adaptation and learning in an unpredictable environment is the part of this project. There are numerous real-world applications for reinforcement learning these days, including medical, gambling, human imitation activity, and robotics. This book introduces readers to reinforcement learning from a pragmatic point of view. The book does involve mathematics, but it does not attempt to overburden the reader, who is a beginner in the field of reinforcement learning. The book brings a lot of innovative methods to the reader's attention in much practical learning, including Monte-Carlo, Deep Q-Learning, Policy Gradient, and Actor-Critical methods. While you understand these techniques in detail, the book also provides a real implementation of these methods and techniques using the power of TensorFlow and PyTorch. The book covers some enticing projects that show the power of reinforcement learning, and not to mention that everything is concise, up-to-date, and visually explained. After finishing this book, the reader will have a thorough, intuitive understanding of modern reinforcement learning and its applications, which will tremendously aid them in delving into the interesting field of reinforcement learning. WHAT YOU WILL LEARN ● Familiarize yourself with the fundamentals of Reinforcement Learning and Deep Reinforcement Learning. ● Make use of Python and Gym framework to model an external environment. ● Apply classical Q-learning, Monte Carlo, Policy Gradient, and Thompson sampling techniques. ● Explore TensorFlow and PyTorch to practice the fundamentals of deep reinforcement learning. ● Design a smart agent for a particular problem using a specific technique. WHO THIS BOOK IS FOR This book is for machine learning engineers, deep learning fanatics, AI software developers, data scientists, and other data professionals eager to learn and apply Reinforcement Learning to ongoing projects. No specialized knowledge of machine learning is necessary; however, proficiency in Python is desired.
Machine Learning E Python Um Guia Pr Tico Ci Ncia De Dados
DOWNLOAD
Author : Rodrigo Barbosa De Santis E Tiago Silveira Gontijo
language : pt-BR
Publisher: Clube de Autores
Release Date : 2023-03-11
Machine Learning E Python Um Guia Pr Tico Ci Ncia De Dados written by Rodrigo Barbosa De Santis E Tiago Silveira Gontijo and has been published by Clube de Autores this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2023-03-11 with Technology & Engineering categories.
O aprendizado de máquina tem sido uma das áreas mais promissoras e em rápida evolução da ciência da computação nos últimos anos. Com a crescente quantidade de dados disponíveis e o aumento do poder de processamento dos computadores, a aplicação do aprendizado de máquina tem se tornado cada vez mais acessível e ampla. Nesse contexto, o Python tem sido uma das linguagens mais populares para o desenvolvimento de projetos de aprendizado de máquina. Com sua sintaxe clara e intuitiva, vasta biblioteca de módulos e comunidade ativa, Python oferece uma ótima plataforma para implementar e experimentar algoritmos de aprendizado de máquina. Este livro é destinado a todos os interessados em aprender sobre aprendizado de máquina e Python, desde iniciantes que desejam ter uma introdução sólida até aqueles que já têm algum conhecimento e buscam aprofundar seus estudos. Com uma abordagem didática e prática, este livro apresenta os conceitos fundamentais do aprendizado de máquina e como implementá-los em Python. Ao longo deste livro, você será introduzido a diversos algoritmos de aprendizado de máquina, desde os mais simples até os mais complexos, e aprenderá a aplicá-los a problemas do mundo real. Além disso, você irá entender como preparar e processar dados, como avaliar o desempenho de seus modelos e como ajustá-los para obter melhores resultados. Esperamos que este livro o ajude a se tornar um programador mais habilidoso e confiante em aprendizado de máquina com Python e, mais importante ainda, que você possa utilizar essas habilidades para resolver problemas desafiadores e impactar positivamente o mundo ao seu redor.
Aprendizagem Por Refor O
DOWNLOAD
Author : Fouad Sabry
language : pt-BR
Publisher: One Billion Knowledgeable
Release Date : 2024-12-27
Aprendizagem Por Refor O written by Fouad Sabry and has been published by One Billion Knowledgeable this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2024-12-27 with Technology & Engineering categories.
No campo em rápida evolução da robótica, o aprendizado por reforço se destaca como um dos métodos mais promissores para a construção de sistemas autônomos. Este livro, Reinforcement Learning, fornece uma exploração aprofundada dessa técnica poderosa, guiando os leitores por seus princípios fundamentais até seus últimos avanços. Perfeito para profissionais, estudantes de pós-graduação e entusiastas, este livro oferece uma abordagem detalhada, porém acessível, para entender o aprendizado por reforço no contexto da robótica. Visão geral resumida dos capítulos: 1: Aprendizado por reforço: apresenta o conceito central do aprendizado por reforço, enfatizando seu papel em sistemas autônomos 2: Processo de decisão de Markov: explica a estrutura matemática para tomada de decisão sob incerteza, uma base fundamental para o aprendizado por reforço 3: Aprendizado por diferença temporal: explora métodos para aprender com a experiência sem precisar de um modelo do ambiente 4: Equação de Bellman: discute o relacionamento recursivo crítico que fundamenta muitos algoritmos de aprendizado por reforço 5: Qlearning: concentra-se em um algoritmo de aprendizado por reforço offpolicy que aprende ações ideais sem um modelo do ambiente 6: Multiarmed bandit: Abrange um problema de aprendizado por reforço mais simples que modela a tomada de decisões em ambientes incertos 7: Processo de decisão de Markov parcialmente observável: Expande os processos de decisão de Markov tradicionais incorporando estados ocultos 8: Índice de Gittins: Apresenta uma estratégia para equilibrar exploração e exploração em problemas de multiarmed bandit 9: Estado–ação–recompensa–estado–ação: Investiga os padrões temporais no aprendizado por reforço que informam estratégias de tomada de decisões 10: Função de protovalor: Explora métodos para aproximar funções de valor, auxiliando na eficiência do aprendizado 11: Construção automática de função de base: Foca em métodos automáticos para construir recursos para melhorar a eficiência do aprendizado 12: Teoria dos jogos de Meanfield: Discute uma estrutura para modelar interações em sistemas multiagentes em larga escala 13: Pathfinding multiagente: Apresenta algoritmos para coordenar vários agentes para atingir seus destinos de forma eficiente 14: Modelfree (aprendizagem por reforço): Discute métodos que não dependem de um modelo do ambiente para aprendizagem 15: Aprendizagem por reforço profunda: Combina aprendizagem profunda e aprendizagem por reforço para lidar com ambientes complexos e de alta dimensão 16: Aprendizagem por reforço multiagente: Foca em estratégias para aprendizagem em ambientes com múltiplos agentes interagindo 17: Selfplay: Explora o conceito de agentes aprendendo por meio da competição consigo mesmos, um componente crítico de estratégias de aprendizagem avançadas 18: Otimização de política proximal: Apresenta um algoritmo para otimizar políticas em aprendizagem por reforço com estabilidade e desempenho aprimorados 19: Explorationexploitation dilemma: Discute o desafio fundamental de equilibrar a exploração de novas estratégias com a exploração de estratégias conhecidas 20: Aprendizagem por reforço a partir de feedback humano: Examina métodos para melhorar a aprendizagem por reforço usando entrada humana 21: Aprendizagem por imitação: Foca em técnicas em que os agentes aprendem imitando as ações de especialistas humanos Reinforcement Learning não é apenas um guia técnico, mas um recurso essencial para entender como sistemas autônomos podem se adaptar e tomar decisões em uma ampla gama de ambientes. Seja você um profissional de robótica, um estudante ou um amador, este livro oferece insights que o equiparão com o conhecimento necessário para dominar o aprendizado por reforço e aplicá-lo a sistemas robóticos do mundo real
L Gica De Programa O
DOWNLOAD
Author : André Luiz Villar Forbellone
language : pt-BR
Publisher:
Release Date : 2022-03-31
L Gica De Programa O written by André Luiz Villar Forbellone and has been published by this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2022-03-31 with Computers categories.
O mundo à nossa volta está cada vez mais digital, conectado... e programável. Precisamos de mais programadores – de todos os níveis – desde aqueles que farão uma jornada curta aprendendo apenas o básico, uma alfabetização em programação, quanto aqueles que terão uma longa jornada pela frente, e se tornarão os especialistas do futuro, os inovadores, os criadores de soluções disruptivas para os problemas contemporâneos. Toda jornada, curta ou longa, começa do mesmo jeito: pelo primeiro passo. O propósito deste livro é justamente facilitar os primeiros passos na aquisição de competências de programação, nosso objetivo é ajudar o iniciante a estabelecer bases algorítmicas sólidas que lhe permitam enfrentar com segurança os desafios dessa jornada conceitual e tecnológica. Este livro foi minuciosa e pedagogicamente concebido para qualquer iniciante de programação, sem absolutamente nenhum requisito de conhecimento prévio, seja de programação, de termos técnicos, de arquiteturas de computadores, de plataformas de desenvolvimento ou mesmo de qualquer outro conceito da área de Tecnologia da Informação. Consagrado desde 1993 como referência no ensino de Lógica de Programação, essa nova edição chega totalmente remodelada e modernizada, com a missão de inovar novamente dando o próximo passo: Dar vida aos Algoritmos. Em outras palavras, essa edição traz diversas inovações na maneira de mostrar o passo a passo de como converter Algoritmos em Programas, usando a linguagem Python. Dessa forma, os algoritmos podem “ganhar vida” ao serem executados num computador, reforçando assim o aprendizado da Lógica de Programação por detrás daquele programa Python. Esse não é mais um livro de Python! Esse é um livro de Lógica com Python. Focamos primordialmente na Lógica de Programação, na Construção dos Algoritmos, e usamos o necessário de Phyton como complemento pedagógico para aprimorar o aprendizado da Lógica. Temos a convicção que muitos aprendizes de Python poderão ser – inicialmente – bem-sucedidos com o conteúdo deste livro, contudo ele não será suficiente para o aprendizado mais aprofundado na linguagem. Além da inovação advinda da inclusão do Python, o conteúdo original de Algoritmos sofreu uma boa repaginada, desde pequenas atualizações, passando por inclusão de novos exemplos e exercícios, mas também pela adição de novos conceitos. O novo projeto gráfico remodelou completamente a experiência da leitura do livro. Além da modernização visual que deixou as páginas com um aspecto mais leve, conta ainda com a introdução de diversos trechos manuscritos, como anotações à caneta no livro, visando complementar visualmente as explicações contidas no texto. Foi também introduzido o reforço visual de uma segunda cor – disponível apenas na versão digital – para dar destaque aos trechos manuscritos, mas também para facilitar a navegação da leitura pelos trechos de Lógica ou de Python. Estamos convictos que nossos leitores tradicionais reconhecerão com facilidade o conteúdo anterior e se sentirão familiarizados com esta nova edição, bem como esperamos que os novos leitores encontrem aqui um apoio inicial fundamental para uma jornada de sucesso na aventura da aprendizagem da programação.
Python Reinforcement Learning Projects
DOWNLOAD
Author : Sean Saito
language : en
Publisher: Packt Publishing Ltd
Release Date : 2018-09-29
Python Reinforcement Learning Projects written by Sean Saito and has been published by Packt Publishing Ltd this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2018-09-29 with Computers categories.
Implement state-of-the-art deep reinforcement learning algorithms using Python and its powerful libraries Key FeaturesImplement Q-learning and Markov models with Python and OpenAIExplore the power of TensorFlow to build self-learning modelsEight AI projects to gain confidence in building self-trained applicationsBook Description Reinforcement learning is one of the most exciting and rapidly growing fields in machine learning. This is due to the many novel algorithms developed and incredible results published in recent years. In this book, you will learn about the core concepts of RL including Q-learning, policy gradients, Monte Carlo processes, and several deep reinforcement learning algorithms. As you make your way through the book, you'll work on projects with datasets of various modalities including image, text, and video. You will gain experience in several domains, including gaming, image processing, and physical simulations. You'll explore technologies such as TensorFlow and OpenAI Gym to implement deep learning reinforcement learning algorithms that also predict stock prices, generate natural language, and even build other neural networks. By the end of this book, you will have hands-on experience with eight reinforcement learning projects, each addressing different topics and/or algorithms. We hope these practical exercises will provide you with better intuition and insight about the field of reinforcement learning and how to apply its algorithms to various problems in real life. What you will learnTrain and evaluate neural networks built using TensorFlow for RLUse RL algorithms in Python and TensorFlow to solve CartPole balancingCreate deep reinforcement learning algorithms to play Atari gamesDeploy RL algorithms using OpenAI UniverseDevelop an agent to chat with humans Implement basic actor-critic algorithms for continuous controlApply advanced deep RL algorithms to games such as MinecraftAutogenerate an image classifier using RLWho this book is for Python Reinforcement Learning Projects is for data analysts, data scientists, and machine learning professionals, who have working knowledge of machine learning techniques and are looking to build better performing, automated, and optimized deep learning models. Individuals who want to work on self-learning model projects will also find this book useful.
Fundamentos De Aprendizagem Por Refor O
DOWNLOAD
Author : Rafael Ris-Ala
language : pt-BR
Publisher: Rafael Ris-Ala
Release Date : 2023-01-09
Fundamentos De Aprendizagem Por Refor O written by Rafael Ris-Ala and has been published by Rafael Ris-Ala this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2023-01-09 with Computers categories.
Descubra como projetar sistemas inteligentes. Os aplicativos de Inteligência Artificial (IA) trazem agilidade e modernidade para nossas vidas e a técnica de Aprendizagem por Reforço está no ápice dessa tecnologia. Ela é capaz de superar competidores humanos em jogos de estratégia, composições criativas e movimentação autônoma. E só começou a transformar nossa civilização. Esta obra apresenta uma introdução à IA, especifica as técnicas de Aprendizagem de Máquina e explora diversos aspectos da Aprendizagem por Reforço, abordando os conceitos mais recentes de forma didática e ilustrada. É destinado a estudantes que querem fazer parte dos avanços tecnológicos e a professores engajados com o desenvolvimento de aplicações inovadoras, auxiliando em desafios acadêmicos e industriais. Entender os “Fundamentos de Aprendizagem por Reforço” permite a você: • compreender os conceitos essenciais de IA; • tornar-se um profissional experiente; • interpretar problemas de decisão sequencial e resolvê-los com Aprendizagem por Reforço; • aprender como funciona o algoritmo Q-Learning; • praticar com o código comentado em Python; e • encontrar orientações vantajosas.
Fundamentos De Programa O Em Python
DOWNLOAD
Author : Ricardo Rouco
language : pt-BR
Publisher: Ricardo Rouco
Release Date : 2022-07-25
Fundamentos De Programa O Em Python written by Ricardo Rouco and has been published by Ricardo Rouco this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2022-07-25 with Computers categories.
Neste livro, ira aprender os conceitos básicos de Python, como variáveis, tipos de dados, operadores, estruturas de controle, funções, módulos, classes e exceções. Também vai explorar as bibliotecas padrão de Python, que fornecem uma variedade de funcionalidades úteis para tarefas como manipulação de strings, processamento de arquivos, comunicação de rede, desenvolvimento web, interface gráfica, computação científica e muito mais. Além disso, vai ter acesso a mais de 100 exercícios práticos resolvidos que vão ajudá-lo a consolidar o seu aprendizado e aplicar o seu conhecimento em situações reais.