کتاب Deep Reinforcement Learning with Python, 2nd Edition: RLHF for Chatbots and Large Language Models (آموزش تقویتی عمیق با پایتون، ویرایش دوم: RLHF برای چت بات ها و مدل های زبان بزرگ) نکات مهم مربوط به آموزش تقویتی عمیق را با استفاده از زبان برنامه‌نویسی Python آموزش می‌دهد.
جهت مشاهده جزئیات و دانلود کتاب Deep Reinforcement Learning with Python می‌توانید از لینک زیر استفاده کنید:
faghatketab.ir/product/deep-reinforcement-learning-with-python/
درک نظری از محبوب‌ترین کتابخانه‌ها در یادگیری تقویتی عمیق (Deep Reinforcement Learning یا Deep RL) کسب کنید.
این نسخه جدید بر پیشرفت‌های اخیر در Deep RL با استفاده از رویکرد یادگیری از طریق کدنویسی تمرکز دارد و به خوانندگان اجازه می‌دهد تا آخرین تحقیقات در این زمینه را جذب و تکرار کنند.
محیط‌های عامل جدید از بازی‌ها و رباتیک تا امور مالی توضیح داده شده‌اند تا به شما کمک کنند روش‌های مختلفی برای اعمال یادگیری تقویتی را امتحان کنید.
یک فصل به یادگیری تقویتی چندعاملی می‌پردازد که نحوه رقابت چندین عامل را پوشش می‌دهد، در حالی که فصل دیگر بر الگوریتم پرکاربرد Deep RL، بهینه‌سازی سیاست تقریبی (PPO)، تمرکز دارد.
شما خواهید دید که چگونه یادگیری تقویتی با بازخورد انسانی (RLHF) توسط چت‌بات‌ها، ساخته شده با استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ مانند ChatGPT، برای بهبود قابلیت‌های مکالمه‌ای استفاده شده است.
همچنین مراحل استفاده از کد در چندین سیستم ابری و استقرار مدل‌ها بر روی پلتفرم‌هایی مانند Hugging Face Hub را مرور خواهید کرد.
کد در Jupyter Notebook است که می‌تواند روی Google Colab و سایر پلتفرم‌های ابری یادگیری عمیق مشابه اجرا شود و به شما امکان می‌دهد کد را با نیازهای خود تنظیم کنید.
چه برای کاربردهای بازی، رباتیک یا هوش مصنوعی مولد باشد، Deep Reinforcement Learning با پایتون به شما کمک می‌کند تا از دیگران پیشی بگیرید.
مهندسان نرم‌افزار و توسعه‌دهندگان یادگیری ماشین که مشتاق تقویت درک خود از Deep RL و کسب مهارت‌های عملی در پیاده‌سازی الگوریتم‌های RL از ابتدا هستند.
