Introducción al aprendizaje por refuerzo profundo | Teoría y práctica en Python

Acceso abierto al contenido del libro

Libro disponible en  versión papel (18.45 €) y versión Kindle ( 9.80 €)

[Nota sobre la generación de esta versión abierta]

En el proceso semiautomático de generación de esta versión abierta del libro en HTML, a partir de la versión del libro en papel, algunos elementos que componen este manuscrito han quedado «desalineados» en relación a su versión en papel. Además, se han perdido algunos formatos de tipografía de texto y se han modificado algunos tamaños de letra/figuras. En algunos casos, ante la limitación de poder expresar en HTML correctamente algunas fórmulas matemáticas o nomenclatura, se ha optado por transformarlas en imágenes insertadas en el texto. A pesar de estas limitaciones de conversión, el resultado permite aprender sin dificultades de esta versión abierta.

[Nota sobre el alojamiento de esta versión abierta]

En este sitio web pongo a disposición de cualquier estudiante el contenido de este y otros libros, además de varios recursos académicos que uso en mis clases. Por este motivo, este sitio web recibe muchos accesos, a menudo simultáneos, que pueden presentar tiempos de respuesta «lentos» (según los «estándares» a que nos tienen acostumbrados empresas como Google). Esto es debido a que torres.ai lo tengo alojado en un servidor, bueno y potente, pero de páginas personales.

Para reducir estas situaciones de saturación en el acceso a los contenidos de la web torres.ai, he subido una copia de los capítulos de la versión abierta del libro a la plataforma Medium, cuyo servidor no presenta estas limitaciones.

Ahora bien, si no se es miembro de Medium solo se tiene acceso a un número determinado de capítulos al mes. Por ello, he puesto a su disposición una segunda copia local en este servidor que, aunque más lento, continúa siendo de acceso totalmente ilimitado.

[English abstract]

Deep Reinforcement Learning is the field of Artificial Intelligence with more potential in the coming years. It enables algorithms to learn from their environment to achieve diverse goals, thereby overcoming the limitations found in traditional machine learning algorithms for machines to learn on their own.

However, due to the complexity of Reinforcement Learning science and the lack of books on the subject in Spanish (none so far), there are often difficulties in establishing a suitable route to start, as it is not easy to jump the barrier of entry to this exciting field of innovation.

Therefore, the objective of this book is to be an initiation guide for those who want to know the theoretical foundations of the area. At the same time, from the Python implementation and detailed explanation of all the algorithms presented in the book, working knowledge of the fundamentals is provided.

In the first part of the book, the topic is formalized around two key elements in  ​​Reinforcement Learning, such as the Markov Decision Process and the Bellman equation.

From here, in the second part of the book, following a classic approach to books dedicated to the subject, the three fundamental approaches to solving a Reinforcement Learning problem are reviewed. It begins by presenting Dynamic Programming, which assumes that the transition dynamics of the environment are known. However, in most Reinforcement Learning problems, these are not known, and Monte Carlo methods were introduced to solve these cases, which learn through interaction with the environment. Finally, Temporal Difference learning is treated as an improvement over Monte Carlo methods; Specifically, two important methods are described, the on-policy SARSA method and the off-policy Q-learning method, which are the basis of many current algorithms.

In the third part of the book, both the basic concepts of Deep Learning are presented very briefly, as well as the practical version of these concepts using the PyTorch library.

Currently, Deep Learning is used for Reinforcement Learning to have a more effective approach; This is what we call Deep Reinforcement Learning, which is presented in the fourth part of the book. In this last part, two families of methods are given, Value-based and Policy-based, with which the reader should be familiar because the fundamental concepts derived from these methods are those that underpin all current Deep Reinforcement Learning methods. Specifically, to see the main properties of these two approaches, the Deep Q-Learning and REINFORCE methods are presented. The last chapter presents how these advanced methods can be used through Reinforcement Learning frameworks, showing a concrete example of use with one of the best current options, the RLlib library in the Ray framework.

The book concludes with a closing chapter that appeals to the responsibility of the engineers who use this type of technology. Because the future that we will “invent” is a choice we make together, not something that happens.

[“Deep Reinforcement Learning Explained” en Medium]

Deep Reinforcement Learning Explained

PORTADA y CRÉDITOS

ÍNDICE DE CONTENIDOS

PRÓLOGO

PREFACIO

[Acceso local]

ACERCA DE ESTE LIBRO

[Acceso local]

    A quién va dirigido el libro

    Organización del libro

    Acerca de WATCH THIS SPACE

    GitHub del libro (código)

PARTE 1: FUNDAMENTOS DEL APRENDIZAJE POR REFUERZO

1       INTRODUCCIÓN AL APRENDIZAJE POR REFUERZO

                [Acceso local]

           Contexto 

           Aprendizaje por refuerzo        

           Modelización de un problema     

           En qué se diferencia el aprendizaje    

2       FORMALIZACIÓN DEL APRENDIZAJE POR REFUERZO 

                [Acceso local]

           Proceso de decisión de Markov   

           Piezas de un proceso de decisión de Markov      

           Entornos deterministas y estocásticos   

           Configuración del problema a resolver     

3       FUNCIONES DE VALOR Y LA ECUACIÓN DE BELLMAN

                [Acceso local]

           Funciones de valor      

           La ecuación de Bellman     

           La ecuación de Bellman óptima       

           Resumen de la terminología      

PARTE 2: ALGORITMOS CLÁSICOS DE APRENDIZAJE POR REFUERZO

4       PROGRAMACIÓN DINÁMICA  

                [Acceso local] 

           Método Value Iteration  

           Implementación del método Value Iteration       

           Análisis del comportamiento del agente 

           Estimación de la función de transición y recompensas

5       EVALUACIÓN DE POLÍTICAS CON MONTE CARLO

                [Acceso local]

           Métodos Monte Carlo     

           Algoritmo de predicción Monte Carlo     

           Métodos de predicción Monte Carlo para la función V     

           Métodos de predicción Monte Carlo para la función Q     

6       OBTENCIÓN DE POLÍTICAS ÓPTIMAS  

                [Acceso local]

            Dilema exploración-explotación  

           Método de control Monte Carlo constant-alpha  

           Implementación del método de control Monte Carlo        

           Aprendizaje por diferencia temporal: SARSA y Q-Learning     

PARTE 3: APRENDIZAJE PROFUNDO

7       INTRODUCCIÓN AL APRENDIZAJE PROFUNDO 

                [Acceso local]

           Redes neuronales       

           Proceso de aprendizaje de una red neuronal   

           Hiperparámetros en redes neuronales   

           Tipos de redes neuronales    

8       PYTORCH BÁSICO

                [Acceso local]

           Introducción a PyTorch

           Programación de una red neuronal con PyTorch   

           Configuración del entrenamiento de una red neuronal en Pytorch 

           Entrenamiento de una red neuronal en PyTorch   

PARTE 4: APRENDIZAJE POR REFUERZO PROFUNDO

9       MÉTODOS VALUE-BASED: DEEP Q-NETWORK    

                [Acceso local]

           Q-Learning con redes neuronales

           Experience Replay y Target Network      

           Algoritmo Deep Q-Learning       

           Entrenamiento de un modelo Deep Q-Learning     

10      MÉTODOS POLICY-BASED:  REINFORCE

                [Acceso local]       

           Métodos Policy-based   

           Método REINFORCE        

           Programación del método REINFORCE      

           Limitaciones de los métodos Policy-based       

11      FRAMEWORKS DE APRENDIZAJE POR REFUERZO: RAY+RLLIB

                [Acceso local]      

          Conocimientos básicos del aprendizaje por refuerzo profundo   

          Frameworks de aprendizaje por refuerzo 

          Aprendizaje por refuerzo escalable con Ray  

          Resolviendo el entorno Cart-pole con RLlib 

CLAUSURA: SOMOS RESPONSABLES DE NUESTROS PROGRAMAS

                [Acceso local]         

APÉNDICE: TERMINOLOGÍA BÁSICA

                [Acceso local]       

AGRADECIMIENTOS

OTROS RECURSOS EN INTERNET

Libros

• Richard S. Sutton and Andrew G. Barto. Reinforcement Learning: An Introduction, by MIT Press, 2018. [on-line available from incompleteideas.net]. Related independent repo of Python code.
• Miguel Morales. Grokking Deep Reinforcement Learning. MANNING, 2020.
• Alexander Zai and Brandon Brown. Deep Reinforcement Learning in Action. MANNING, 2020.
• Maxim Lapan. Deep Reinforcement Learning Hands-on. Packt Publishing Ltd., 2nd edition, 2020.
• Micheal Lanham. Hands-on Reinforcement Learning for Games. Packt Publishing, 2020.
• Phil Winder. Reinforcement Learning, Industrial Applications and Intelligent Agents. O’Really Media Inc., 2020.
• Sudharsan Ravichandiran. Deep Reinforcement Learning with Python. Packt Publishing Ltd., 2nd edition, 2020.

Cursos y blogs destacados

• UCL Course on RL by David Silver
• UC Berkeley CS 285 by Sergey Levine
• DeepMind & UCL by Hado Van Hasselt
• Stanford CS234 by Emma Brunskill
• UPC Barcelona Tech by Mario Martin
• University of Waterloo CS 885 by Pascal Poupart
• Berkeley DRL Bootcamp by Pieter Abbeel et all
• UPC Barcelona Tech by Xavier Giró-i-Nieto et all
• OpenAI by Josh Achiam
• Lilian Weng: A (Long) Peek into Reinforcement Learning
• Papers with code
• Alex Irpan: Sorta Insightful: Deep Reinforcement Learning Doesn’t Work Yet
• Andrej Karpathy Blog: Deep Reinforcement Learning from Pixels

Fe de erratas

Pendiente

 

[Notas  de prensa]

• Barcelona Supercomputing Center (BSC-CNS):  English – Català – Castellano
• Facultat d’Informàtica de Barcelona  (FIB/UPC): English – Català – Castellano

GALERIA DE FOTOGRAFÍAS DEL LIBRO DURANTE SU CAMPAÑA DE LANZAMIENTO  🙂

 

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