June 2020
Intermediate to advanced
768 pages
22h 23m
German
Nachdem wir so viele theoretische Konzepte des RL betrachtet haben, ist es an der Zeit, sich der Praxis zuzuwenden. In diesem Kapitel lernen Sie die Grundlagen der OpenAI-Gym-API kennen, einer Bibliothek, die eine einheitliche API für RL-Agenten und eine Vielzahl von RL-Umgebungen bereitstellt.
Sie werden einen ersten zufällig agierenden Agenten schreiben, um sich mit all diesen Konzepten vertraut zu machen. Am Ende des Kapitels werden Sie folgende Kenntnisse besitzen:
Die Anforderungen, die erfüllt sein müssen, um den Agenten mithilfe des RL-Frameworks zu implementieren
Die Implementierung eines einfachen, zufällig agierenden RL-Agenten in reinem Python-Code
OpenAI Gym
Im letzten Kapitel haben ...