Apprentissage par renforcement profond : théorie et pratique en Python
A

Apprentissage par renforcement profond : théorie et pratique en Python

Réseaux neuronaux
reinforcement learning deep learning Python neural networks machine learning algorithms practical implementation
Auteur
Лаура Грессер, Ван Лун Кенг
Éditeur
Питер
Année
2022
Langue
Russe
52
Évaluer ce livre

Pour lire le livre, se connecter / s'inscrire

Aperçu du fragment

Livres similaires

Apprentissage par renforcement pour des problèmes réels. Approche d'ingénierie

Apprentissage par renforcement pour des problèmes réels. Approche d'ingénierie

Фил Уиндер

Deep Learning : développement facile de projets en Python

Deep Learning : développement facile de projets en Python

Сет Вейдман

Algorithmes d'apprentissage par renforcement en Python. Description et développement d'algorithmes d'intelligence artificielle

Algorithmes d'apprentissage par renforcement en Python. Description et développement d'algorithmes d'intelligence artificielle

Андреа Лонца

Apprentissage par renforcement avec PyTorch : recueil de recettes

Apprentissage par renforcement avec PyTorch : recueil de recettes

Юси (Хэйден) Лю

Apprentissage profond en biologie et médecine

Apprentissage profond en biologie et médecine

Бхарат Рамсундар, Питер Истман, Патрик Уолтерс, Виджай Панде

Apprentissage profond avec fastai et PyTorch : un minimum de formules, un minimum de code, un maximum d'efficacité

Apprentissage profond avec fastai et PyTorch : un minimum de formules, un minimum de code, un maximum d'efficacité

Джереми Ховард и Сильвейн Гуггер

Apprentissage profond du point de vue pratique

Apprentissage profond du point de vue pratique

Джош Паттерсон, Адам Гибсон

Apprentissage profond des systèmes de vision par ordinateur

Apprentissage profond des systèmes de vision par ordinateur

М. В. Ронкин, А. Ю. Долганов

Apprentissage profond avec R et Keras 2022 par Chollet

Apprentissage profond avec R et Keras 2022 par Chollet