Deep Reinforcement Learning Das Umfassende Praxis Handbuch
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Deep Reinforcement Learning Das Umfassende Praxis Handbuch
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Author : Maxim Lapan
language : de
Publisher:
Release Date : 2020
Deep Reinforcement Learning Das Umfassende Praxis Handbuch written by Maxim Lapan and has been published by this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2020 with categories.
Alle wichtigen Methoden und Algorithmen praxisnah erläutert mit Codebeispielen in Python Selbstständig lernende Agenten programmieren für die Steuerung von Robotern, NLP in interaktiven Spielen, Chatbots und mehr Deep Q-Networks, Wertiteration, Policy Gradients, Trust Region Policy Optimization (TRPO), genetische Algorithmen, moderne Explorationsverfahren u.v.m. Reinforcement Learning ist ein Teilgebiet des Machine Learnings. Hierbei werden selbstständig lernende Agenten programmiert, deren Lernvorgang ausschließlich durch ein Belohnungssystem und die Beobachtung der Umgebung gesteuert wird. In diesem umfassenden Praxis-Handbuch zeigt Ihnen Maxim Lapan, wie Sie diese zukunftsweisende Technologie in der Praxis einsetzen. Sie lernen, wie Sie passende RL-Methoden für Ihre Problemstellung auswählen und mithilfe von Deep-Learning-Methoden Agenten für verschiedene Aufgaben trainieren wie zum Beispiel für das Lösen eines Zauberwürfels, für Natural Language Processing in Microsofts TextWorld-Umgebung oder zur Realisierung moderner Chatbots. Alle Beispiele sind so gewählt, dass sie leicht verständlich sind und Sie diese auch ohne Zugang zu sehr großer Rechenleistung umsetzen können. Unter Einsatz von Python und der Bibliothek PyTorch ermöglicht Ihnen der Autor so einen einfachen und praktischen Einstieg in die Konzepte und Methoden des Reinforcement Learnings wie Deep Q-Networks, Wertiteration, Policy Gradients, Trust Region Policy Optimization (TRPO), genetische Algorithmen und viele mehr. Es werden grundlegende Kenntnisse in Machine Learning und Deep Learning sowie ein sicherer Umgang mit Python vorausgesetzt. Aus dem Inhalt: Implementierung komplexer Deep-Learning-Modelle mit RL in tiefen neuronalen Netzen Ermitteln der passenden RL-Methoden für verschiedene Problemstellungen, darunter DQN, Advantage Actor Critic, PPO, TRPO, DDPG, D4PG und mehr Bauen und Trainieren eines kostengünstigen Hardware-Roboters NLP in Microsofts TextWorld-Umgebung für interaktive Spiele Diskrete Optimierung für das Lösen von Zauberwürfeln Trainieren von Agenten für Vier Gewinnt mittels AlphaGo Zero Die neuesten Deep-RL-Methoden für Chatbots Moderne Explorationsverfahren wie verrauschte Netze und Netz-Destillation Über den Autor: Maxim Lapan ist Deep-Learning-Enthusiast und unabhängiger Forscher. Er besitzt langjährige Berufserfahrung in den Bereichen Big Data und Machine Learning und hat das Talent, komplizierte Dinge in einfacher Sprache und mit anschaulichen Beispielen z...
Deep Reinforcement Learning
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Author : Maxim Lapan
language : en
Publisher:
Release Date : 2020-04
Deep Reinforcement Learning written by Maxim Lapan and has been published by this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2020-04 with categories.
Deep Reinforcement Learning Das Umfassende Praxis Handbuch
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Author : Maxim Lapan
language : de
Publisher: MITP-Verlags GmbH & Co. KG
Release Date : 2020-06-18
Deep Reinforcement Learning Das Umfassende Praxis Handbuch written by Maxim Lapan and has been published by MITP-Verlags GmbH & Co. KG this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2020-06-18 with Computers categories.
• Alle wichtigen Methoden und Algorithmen praxisnah erläutert mit Codebeispielen in Python • Selbstständig lernende Agenten programmieren für die Steuerung von Robotern, NLP in interaktiven Spielen, Chatbots und mehr • Deep Q-Networks, Wertiteration, Policy Gradients, Trust Region Policy Optimization (TRPO), genetische Algorithmen, moderne Explorationsverfahren u.v.m. Reinforcement Learning ist ein Teilgebiet des Machine Learnings. Hierbei werden selbstständig lernende Agenten programmiert, deren Lernvorgang ausschließlich durch ein Belohnungssystem und die Beobachtung der Umgebung gesteuert wird. In diesem umfassenden Praxis-Handbuch zeigt Ihnen Maxim Lapan, wie Sie diese zukunftsweisende Technologie in der Praxis einsetzen. Sie lernen, wie Sie passende RL-Methoden für Ihre Problemstellung auswählen und mithilfe von Deep-Learning-Methoden Agenten für verschiedene Aufgaben trainieren wie zum Beispiel für das Lösen eines Zauberwürfels, für Natural Language Processing in Microsofts TextWorld-Umgebung oder zur Realisierung moderner Chatbots. Alle Beispiele sind so gewählt, dass sie leicht verständlich sind und Sie diese auch ohne Zugang zu sehr großer Rechenleistung umsetzen können. Unter Einsatz von Python und der Bibliothek PyTorch ermöglicht Ihnen der Autor so einen einfachen und praktischen Einstieg in die Konzepte und Methoden des Reinforcement Learnings wie Deep Q-Networks, Wertiteration, Policy Gradients, Trust Region Policy Optimization (TRPO), genetische Algorithmen und viele mehr. Es werden grundlegende Kenntnisse in Machine Learning und Deep Learning sowie ein sicherer Umgang mit Python vorausgesetzt.
Machine Learning Mit Python Und Keras Tensorflow 2 Und Scikit Learn
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Author : Sebastian Raschka / Vahid Mirjalili
language : de
Publisher: MITP-Verlags GmbH & Co. KG
Release Date : 2021-03-03
Machine Learning Mit Python Und Keras Tensorflow 2 Und Scikit Learn written by Sebastian Raschka / Vahid Mirjalili and has been published by MITP-Verlags GmbH & Co. KG this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2021-03-03 with Computers categories.
• Datenanalyse mit ausgereiften statistischen Modellen des Machine Learnings • Anwendung der wichtigsten Algorithmen und Python-Bibliotheken wie NumPy, SciPy, Scikit-learn, Keras, TensorFlow 2, Pandas und Matplotlib • Best Practices zur Optimierung Ihrer Machine-Learning-Algorithmen Mit diesem Buch erhalten Sie eine umfassende Einführung in die Grundlagen und den effektiven Einsatz von Machine-Learning- und Deep-Learning-Algorithmen und wenden diese anhand zahlreicher Beispiele praktisch an. Dafür setzen Sie ein breites Spektrum leistungsfähiger Python-Bibliotheken ein, insbesondere Keras, TensorFlow 2 und Scikit-learn. Auch die für die praktische Anwendung unverzichtbaren mathematischen Konzepte werden verständlich und anhand zahlreicher Diagramme anschaulich erläutert. Die dritte Auflage dieses Buchs wurde für TensorFlow 2 komplett aktualisiert und berücksichtigt die jüngsten Entwicklungen und Technologien, die für Machine Learning, Neuronale Netze und Deep Learning wichtig sind. Dazu zählen insbesondere die neuen Features der Keras-API, das Synthetisieren neuer Daten mit Generative Adversarial Networks (GANs) sowie die Entscheidungsfindung per Reinforcement Learning. Ein sicherer Umgang mit Python wird vorausgesetzt.
Learning Deep Textwork
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Author : René-Marcel Kruse
language : en
Publisher: Universitätsverlag Göttingen
Release Date : 2021
Learning Deep Textwork written by René-Marcel Kruse and has been published by Universitätsverlag Göttingen this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2021 with categories.
Artificial intelligence is considered to be one of the most decisive topics in the 21st century. Deep learning algorithms, which are the basis of many artificial intelligence applications, are of central interest for researchers but also for students that strive to build up academic knowledge and practical competencies in this field. The Deep Learning Seminar at the University of Göttingen follows the central notion of the Humboldtian model of higher education and offers graduate students of applied statistics the opportunity to conduct their own research. The quality of the results motivated us to publish the most promising seminar papers in this volume. For the selected papers a review process was conducted by the lecturers. The presented contributions focus on applications of deep learning algorithms for text data. Natural language processing methods are for example applied to analyse data from Twitter, Telegram and Newspapers. The research applications allow the reader to gain deep insights into some of the latest developments in the field of artificial intelligence and natural language processing from the perspective of students of whom many will take part in shaping the future research in this field.
Machine Learning Mit Python Das Praxis Handbuch Fur Data Science Predictive Analytics Und Deep Learning
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Author : SEBASTIAN RASCHKA.
language : de
Publisher:
Release Date :
Machine Learning Mit Python Das Praxis Handbuch Fur Data Science Predictive Analytics Und Deep Learning written by SEBASTIAN RASCHKA. and has been published by this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on with categories.
Applied Data Science In Tourism
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Author : Roman Egger
language : en
Publisher: Springer Nature
Release Date : 2022-01-31
Applied Data Science In Tourism written by Roman Egger and has been published by Springer Nature this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2022-01-31 with Business & Economics categories.
Access to large data sets has led to a paradigm shift in the tourism research landscape. Big data is enabling a new form of knowledge gain, while at the same time shaking the epistemological foundations and requiring new methods and analysis approaches. It allows for interdisciplinary cooperation between computer sciences and social and economic sciences, and complements the traditional research approaches. This book provides a broad basis for the practical application of data science approaches such as machine learning, text mining, social network analysis, and many more, which are essential for interdisciplinary tourism research. Each method is presented in principle, viewed analytically, and its advantages and disadvantages are weighed up and typical fields of application are presented. The correct methodical application is presented with a "how-to" approach, together with code examples, allowing a wider reader base including researchers, practitioners, and students entering the field. The book is a very well-structured introduction to data science – not only in tourism – and its methodological foundations, accompanied by well-chosen practical cases. It underlines an important insight: data are only representations of reality, you need methodological skills and domain background to derive knowledge from them - Hannes Werthner, Vienna University of Technology Roman Egger has accomplished a difficult but necessary task: make clear how data science can practically support and foster travel and tourism research and applications. The book offers a well-taught collection of chapters giving a comprehensive and deep account of AI and data science for tourism - Francesco Ricci, Free University of Bozen-Bolzano This well-structured and easy-to-read book provides a comprehensive overview of data science in tourism. It contributes largely to the methodological repository beyond traditional methods. - Rob Law, University of Macau
Balancing The Tension Between Digital Technologies And Learning Sciences
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Author : Dirk Ifenthaler
language : en
Publisher: Springer Nature
Release Date : 2021-02-16
Balancing The Tension Between Digital Technologies And Learning Sciences written by Dirk Ifenthaler and has been published by Springer Nature this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2021-02-16 with Education categories.
This volume focuses on the implications of digital technologies for educators and educational decision makers that is not widely represented in the literature. While there are many volumes on how one might integrate a particular technology, there are no volumes on how digital technologies can or should be exploited to address the needs and propel the benefits of large-scale teaching, learning and assessment.
Machine Learning Mit Python Und Scikit Learn Und Tensorflow
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Author : Sebastian Raschka
language : de
Publisher:
Release Date : 2017
Machine Learning Mit Python Und Scikit Learn Und Tensorflow written by Sebastian Raschka and has been published by this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2017 with Data mining categories.
Datenanalyse mit ausgereiften statistischen Modellen des Machine Learnings Anwendung der wichtigsten Algorithmen und Python-Bibliotheken wie NumPy, SciPy, Scikit-learn, TensorFlow, Matplotlib, Pandas und Keras Best Practices zur Optimierung Ihrer Machine-Learning-Algorithmen Machine Learning und Predictive Analytics verändern die Arbeitsweise von Unternehmen grundlegend. Die Fähigkeit, in komplexen Daten Trends und Muster zu erkennen, ist heutzutage für den langfristigen geschäftlichen Erfolg ausschlaggebend und entwickelt sich zu einer der entscheidenden Wachstumsstrategien. Die zweite Auflage dieses Buchs berücksichtigt die jüngsten Entwicklungen und Technologien, die für Machine Learning, Neuronale Netze und Deep Learning wichtig sind. Dies betrifft insbesondere die neuesten Open-Source-Bibliotheken wie Scikit-learn, Keras und TensorFlow. Python zählt zu den führenden Programmiersprachen in den Bereichen Machine Learning, Data Science und Deep Learning und ist besonders gut dazu geeignet, grundlegende Erkenntnisse aus Ihren Daten zu gewinnen sowie ausgefeilte Algorithmen und statistische Modelle auszuarbeiten, die neue Einsichten liefern und wichtige Fragen beantworten. Die Autoren erläutern umfassend den Einsatz von Machine-Learning- und Deep-Learning-Algorithmen und wenden diese anhand zahlreicher Beispiele praktisch an. Dafür behandeln sie in diesem Buch ein breites Spektrum leistungsfähiger Python-Bibliotheken wie Scikit-learn, Keras und TensorFlow. Sie lernen detailliert, wie Sie Python für maschinelle Lernverfahren einsetzen und dabei eine Vielzahl von statistischen Modellen verwenden. Aus dem Inhalt: Trainieren von Lernalgorithmen für die Klassifizierung Regressionsanalysen zum Prognostizieren von Ergebnissen Clusteranalyse zum Auffinden verborgener Muster und Strukturen in Ihren Daten Deep-Learning-Verfahren zur Bilderkennung Optimale Organisation Ihrer Daten durch effektive Verfahren zur Vorverarbeitung Datenkomprimierung durch Dimensionsreduktion Training Neuronaler Netze mit TensorFlow Kombination verschiedener Modelle für das Ensemble Learning Einbettung eines Machine-Learning-Modells in eine Webanwendung Stimmungsanalyse in Social Networks Modellierung sequenzieller Daten durch rekurrente Neuronale Netze
Software Technologies
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Author : Marten van Sinderen
language : en
Publisher: Springer Nature
Release Date : 2021-07-20
Software Technologies written by Marten van Sinderen and has been published by Springer Nature this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2021-07-20 with Computers categories.
This book constitutes the thoroughly refereed proceedings of the 15th International Conference on Software Technologies, ICSOFT 2020, which was held virtually due to the Covid-19 pandemic. The 12 revised full papers were carefully reviewed and selected from 95 submissions. The papers deal with the following topics: business process modelling; IT service management; interoperability and service-oriented architecture; project management software; scheduling and estimating; software metrics; requirements elicitation and specification; software and systems integration among others.