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Reinforcement Learning for Finance, Fachbücher von Samit Ahlawat
Das Buch "Reinforcement Learning for Finance" bietet eine umfassende Einführung in die Konzepte des Reinforcement Learning, insbesondere im Kontext der quantitativen Finanzanalyse. Es kombiniert mathematische Theorien mit praktischen Beispielen und nutzt die TensorFlow-Bibliothek, um die Anwendung dieser Techniken zu veranschaulichen. Der Inhalt beginnt mit den Grundlagen des Trainings von neuronalen Netzwerken und behandelt anschliessend spezifische Netzwerkarchitekturen wie Convolutional Neural Networks (CNN) und Recurrent Neural Networks (RNN), die in der tiefen Lernumgebung des Reinforcement Learning verwendet werden. Das Buch erklärt zentrale Konzepte wie den Markov-Entscheidungsprozess, Wertfunktionen und Politiken, ergänzt durch mathematische Formulierungen und Lernalgorithmen. Zudem werden moderne Algorithmen des Reinforcement Learning, einschliesslich der Double Deep-Q-Netzwerke und generativer adversarialer Netzwerke, behandelt. Es dient auch als praktischer Leitfaden für die Programmierung mit TensorFlow, der grundlegende Konzepte wie Variablen, Graphen und Verlustfunktionen abdeckt. Nach der Lektüre werden die Leser in der Lage sein, Reinforcement Learning-Techniken zur Lösung von Problemen in der quantitativen Finanzwelt anzuwenden.
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Reinforcement Learning for Finance, Fachbücher von Yves Hilpisch, Hilpisch Yves, Yves J HilpischReinforcement Learning for Finance bietet eine fundierte Einführung in die Anwendung von Reinforcement Learning im Finanzsektor. Verfasst von Yves J. Hilpisch, richtet sich dieses Fachbuch an Leser, die ein Interesse an der Verbindung von Finanzthemen und modernen Techniken der künstlichen Intelligenz haben. Es behandelt die Grundlagen des Reinforcement Learning und zeigt, wie diese Konzepte in der Finanzanalyse und -modellierung eingesetzt werden können. Die praxisorientierte Herangehensweise ermöglicht es den Lesenden, die theoretischen Konzepte durch Python-Programmierung zu vertiefen. Das Buch ist sowohl für Studierende als auch für Fachleute geeignet, die ihre Kenntnisse in der Finanztechnologie erweitern möchten. Mit 212 Seiten bietet es eine umfassende, aber zugängliche Ressource für alle, die sich mit den Herausforderungen und Möglichkeiten des maschinellen Lernens im Finanzbereich auseinandersetzen wollen.56,70 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Sutton, Richard S.: Reinforcement LearningReinforcement Learning , An Introduction , > , Auflage: 2. Auflage, Erscheinungsjahr: 20181113, Produktform: Leinen, Titel der Reihe: Adaptive Computation and Machine Learning series##, Autoren: Sutton, Richard S.~Barto, Andrew G., Redaktion: Bach, Francis, Auflage: 18002, Auflage/Ausgabe: 2. Auflage, Abbildungen: 64 color illus., 51 b 115 Illustrations, unspecified, Themenüberschrift: COMPUTERS / Intelligence (AI) & Semantics, Keyword: technology;computer science;ai;computers;artificial intelligence;computer;algorithm;machine learning;algorithms;tech;superintelligence;intelligence;computer books;ai books;sci-fi;philosophy;mystery;psychology;business;thriller;meditation;sports;crime;cyberpunk;mindfulness;art;dystopia;suspense;health;anxiety;brain;sociology;internet;biography;self improvement;future;self help;neuroscience;classic;writing;cookbooks;career;essays;consciousness;gaming;communication;language;spirituality;cooking, Fachschema: Englische Bücher / Naturwissenschaften~Intelligenz / Künstliche Intelligenz~KI~Künstliche Intelligenz - AI~Algorithmus~Fuzzy Logik - Fuzzy Set~Neuronales Netz - Neuronaler Computer - Neurocomputer, Fachkategorie: Algorithmen und Datenstrukturen, Warengruppe: HC/Informatik, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Länge: 236, Breite: 184, Höhe: 40, Gewicht: 1192, Produktform: Gebunden, Genre: Importe,102,09 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Algorithms for Reinforcement Learning, Fachbücher von Csaba Szepesvri"Algorithms for Reinforcement Learning" ist ein Fachbuch, das sich mit dem Lernparadigma des Reinforcement Learning beschäftigt. Dieses Lernkonzept zielt darauf ab, Systeme zu steuern, um eine numerische Leistungskennzahl zu maximieren, die ein langfristiges Ziel ausdrückt. Im Gegensatz zum überwachten Lernen erhält der Lernende nur teilweise Rückmeldungen zu seinen Vorhersagen, was bedeutet, dass die Vorhersagen langfristige Auswirkungen auf den zukünftigen Zustand des kontrollierten Systems haben können. Zeit spielt in diesem Kontext eine entscheidende Rolle. Das Buch bietet eine umfassende Übersicht über effiziente Lernalgorithmen und beleuchtet deren Vorzüge sowie Einschränkungen. Es behandelt eine Vielzahl praktischer Anwendungen, die von künstlicher Intelligenz bis hin zu Operations Research und Regelungstechnik reichen. Der Fokus liegt auf den Algorithmen des Reinforcement Learning, die auf der Theorie der dynamischen Programmierung basieren, und bietet eine detaillierte Analyse der zugrunde liegenden Probleme und der aktuellen Algorithmen.32,09 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
Deep Learning for Finance, Fachbücher von Sofien Kaabar
Dieser praxisorientierte Leitfaden zeigt Ihnen, wie Sie ein Deep-Learning-Handelsmodell von Grund auf mit Python entwickeln. Er hilft Ihnen auch dabei, Handelsalgorithmen auf der Grundlage von maschinellem Lernen und verstärkendem Lernen zu erstellen, zu handeln und zurückzutesten.
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Reinforcement Learning, Fachbücher von Uwe Lorenz
In uralten Spielen wie Schach oder Go können sich die brillantesten Spieler verbessern, indem sie die von einer Maschine produzierten Strategien studieren. Robotische Systeme üben ihre Bewegungen selbst. In Arcade Games erreichen lernfähige Agenten innerhalb weniger Stunden übermenschliches Niveau. Wie funktionieren diese spektakulären Algorithmen des bestärkenden Lernens? Mit gut verständlichen Erklärungen und übersichtlichen Beispielen in Java und Greenfoot können Sie sich die Prinzipien des bestärkenden Lernens aneignen und in eigenen intelligenten Agenten anwenden. Greenfoot und das Hamster-Modell sind einfache, aber auch mächtige didaktische Werkzeuge, die entwickelt wurden, um Grundkonzepte der Programmierung zu vermitteln. Wir werden Figuren wie den Java-Hamster zu lernfähigen Agenten machen, die eigenständig ihre Umgebung erkunden. Die zweite Auflage enthält neue Themen wie genetische Algorithmen und künstliche Neugier sowie Erklärungen zu aktuellen Algorithmen wie A3C und PPO, ausserdem Korrekturen und Überarbeitungen.
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Reinforcement Learning for Finance, Fachbücher von Samit AhlawatDas Buch "Reinforcement Learning for Finance" bietet eine umfassende Einführung in die Konzepte des Reinforcement Learning, insbesondere im Kontext der quantitativen Finanzanalyse. Es kombiniert mathematische Theorien mit praktischen Beispielen und nutzt die TensorFlow-Bibliothek, um die Anwendung dieser Techniken zu veranschaulichen. Der Inhalt beginnt mit den Grundlagen des Trainings von neuronalen Netzwerken und behandelt anschliessend spezifische Netzwerkarchitekturen wie Convolutional Neural Networks (CNN) und Recurrent Neural Networks (RNN), die in der tiefen Lernumgebung des Reinforcement Learning verwendet werden. Das Buch erklärt zentrale Konzepte wie den Markov-Entscheidungsprozess, Wertfunktionen und Politiken, ergänzt durch mathematische Formulierungen und Lernalgorithmen. Zudem werden moderne Algorithmen des Reinforcement Learning, einschliesslich der Double Deep-Q-Netzwerke und generativer adversarialer Netzwerke, behandelt. Es dient auch als praktischer Leitfaden für die Programmierung mit TensorFlow, der grundlegende Konzepte wie Variablen, Graphen und Verlustfunktionen abdeckt. Nach der Lektüre werden die Leser in der Lage sein, Reinforcement Learning-Techniken zur Lösung von Problemen in der quantitativen Finanzwelt anzuwenden.37,44 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Reinforcement Learning for Finance, Fachbücher von Yves Hilpisch, Hilpisch Yves, Yves J HilpischReinforcement Learning for Finance bietet eine fundierte Einführung in die Anwendung von Reinforcement Learning im Finanzsektor. Verfasst von Yves J. Hilpisch, richtet sich dieses Fachbuch an Leser, die ein Interesse an der Verbindung von Finanzthemen und modernen Techniken der künstlichen Intelligenz haben. Es behandelt die Grundlagen des Reinforcement Learning und zeigt, wie diese Konzepte in der Finanzanalyse und -modellierung eingesetzt werden können. Die praxisorientierte Herangehensweise ermöglicht es den Lesenden, die theoretischen Konzepte durch Python-Programmierung zu vertiefen. Das Buch ist sowohl für Studierende als auch für Fachleute geeignet, die ihre Kenntnisse in der Finanztechnologie erweitern möchten. Mit 212 Seiten bietet es eine umfassende, aber zugängliche Ressource für alle, die sich mit den Herausforderungen und Möglichkeiten des maschinellen Lernens im Finanzbereich auseinandersetzen wollen.56,70 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Sutton, Richard S.: Reinforcement LearningReinforcement Learning , An Introduction , > , Auflage: 2. Auflage, Erscheinungsjahr: 20181113, Produktform: Leinen, Titel der Reihe: Adaptive Computation and Machine Learning series##, Autoren: Sutton, Richard S.~Barto, Andrew G., Redaktion: Bach, Francis, Auflage: 18002, Auflage/Ausgabe: 2. Auflage, Abbildungen: 64 color illus., 51 b 115 Illustrations, unspecified, Themenüberschrift: COMPUTERS / Intelligence (AI) & Semantics, Keyword: technology;computer science;ai;computers;artificial intelligence;computer;algorithm;machine learning;algorithms;tech;superintelligence;intelligence;computer books;ai books;sci-fi;philosophy;mystery;psychology;business;thriller;meditation;sports;crime;cyberpunk;mindfulness;art;dystopia;suspense;health;anxiety;brain;sociology;internet;biography;self improvement;future;self help;neuroscience;classic;writing;cookbooks;career;essays;consciousness;gaming;communication;language;spirituality;cooking, Fachschema: Englische Bücher / Naturwissenschaften~Intelligenz / Künstliche Intelligenz~KI~Künstliche Intelligenz - AI~Algorithmus~Fuzzy Logik - Fuzzy Set~Neuronales Netz - Neuronaler Computer - Neurocomputer, Fachkategorie: Algorithmen und Datenstrukturen, Warengruppe: HC/Informatik, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Länge: 236, Breite: 184, Höhe: 40, Gewicht: 1192, Produktform: Gebunden, Genre: Importe,102,09 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Deep Learning for Finance, Fachbücher von Sofien KaabarDieser praxisorientierte Leitfaden zeigt Ihnen, wie Sie ein Deep-Learning-Handelsmodell von Grund auf mit Python entwickeln. Er hilft Ihnen auch dabei, Handelsalgorithmen auf der Grundlage von maschinellem Lernen und verstärkendem Lernen zu erstellen, zu handeln und zurückzutesten.56,70 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Reinforcement Learning, Fachbücher von Uwe LorenzIn uralten Spielen wie Schach oder Go können sich die brillantesten Spieler verbessern, indem sie die von einer Maschine produzierten Strategien studieren. Robotische Systeme üben ihre Bewegungen selbst. In Arcade Games erreichen lernfähige Agenten innerhalb weniger Stunden übermenschliches Niveau. Wie funktionieren diese spektakulären Algorithmen des bestärkenden Lernens? Mit gut verständlichen Erklärungen und übersichtlichen Beispielen in Java und Greenfoot können Sie sich die Prinzipien des bestärkenden Lernens aneignen und in eigenen intelligenten Agenten anwenden. Greenfoot und das Hamster-Modell sind einfache, aber auch mächtige didaktische Werkzeuge, die entwickelt wurden, um Grundkonzepte der Programmierung zu vermitteln. Wir werden Figuren wie den Java-Hamster zu lernfähigen Agenten machen, die eigenständig ihre Umgebung erkunden. Die zweite Auflage enthält neue Themen wie genetische Algorithmen und künstliche Neugier sowie Erklärungen zu aktuellen Algorithmen wie A3C und PPO, ausserdem Korrekturen und Überarbeitungen.34,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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