Unity Machine Learning agents allow researchers and developers to create games and simulations using the Unity Editor, which serves as an environment where intelligent agents can be trained with machine learning methods through a simple-to-use Python API.
This book takes you from the basics of Reinforcement and Q Learning to building Deep Recurrent Q-Network agents that cooperate or compete in a multi-agent ecosystem. You will start with the basics of Reinforcement Learning and how to apply it to problems. Then you will learn how to build self-learning advanced neural networks with Python and Keras/TensorFlow. From there you move o n to more advanced training scenarios where you will learn further innovative ways to train your network with A3C, imitation, and curriculum learning models. By the end of the book, you will have learned how to build more complex environments by building a cooperative and competitive multi-agent ecosystem.
Płać wygodnie kartą, Klarną, Apple Pay lub Google Pay. Nie jesteś zadowolony? Zawsze masz 14-dniową gwarancję zwrotu pieniędzy. Więcej przeczytasz w naszych warunkach. Masz pytania? Napisz do nas na hello@memmo.org.
Memmo ułatwia naukę – gdziekolwiek jesteś na świecie. U nas znajdziesz podręczniki i sprytne narzędzia do nauki w jednym miejscu: streszczenia, quizy, podcasty i fiszki. A do tego Ted, Twój kumpel do nauki, który odpowie na wszystko, co Cię nurtuje. Ponad 50 000 studentów już tu się uczy – stworzone, byś uczył się szybciej i mniej stresował.