{"product_id":"reinforcement-learning-for-finance-solve-problems-in-finance-with-cnn-and-rnn-using-the-tensorflow-library-9781484288344","title":"Aprendizaje por Refuerzo para Finanzas: Resuelve Problemas en Finanzas con CNN y RNN Usando la Librería TensorFlow","description":"Este libro introduce el aprendizaje por refuerzo con teoría matemática y ejemplos prácticos de finanzas cuantitativas utilizando la biblioteca TensorFlow.\u003cbr\u003e\u003ci\u003eAprendizaje por refuerzo para finanzas\u003c\/i\u003e comienza describiendo métodos para entrenar redes neuronales. A continuación, analiza las CNN y las RNN, dos tipos de redes neuronales utilizadas como redes de aprendizaje profundo en el aprendizaje por refuerzo. Además, el libro profundiza en la teoría del aprendizaje por refuerzo, explicando el proceso de decisión de Markov, la función de valor, la política y los gradientes de política, con sus formulaciones matemáticas y algoritmos de aprendizaje. Cubre algoritmos recientes de aprendizaje por refuerzo, desde redes profundas Q dobles hasta gradientes de política deterministas profundas de doble retardo y redes generativas antagónicas con ejemplos utilizando la biblioteca TensorFlow Python. También sirve como una guía práctica rápida para la programación de TensorFlow, cubriendo conceptos que van desde variables y gráficos hasta diferenciación automática, capas, modelos y funciones de pérdida.\u003cbr\u003eDespués de completar este libro, comprenderá el aprendizaje por refuerzo con redes q profundas y generativas antagónicas utilizando la biblioteca TensorFlow.\u003cbr\u003e\u003cb\u003eLo que aprenderá\u003c\/b\u003e\u003cul\u003e\n\u003cli\u003eComprender los fundamentos del aprendizaje por refuerzo\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eAplicar técnicas de programación de aprendizaje por refuerzo para resolver problemas de finanzas cuantitativas\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eObtener información sobre las redes neuronales convolucionales y las redes neuronales recurrentes\u003c\/li\u003e\n\u003cli\u003eComprender el proceso de decisión de Markov\u003c\/li\u003e\n\u003c\/ul\u003e\u003cbr\u003e\u003cb\u003eA quién va dirigido este libro\u003c\/b\u003eCientíficos de datos, ingenieros de aprendizaje automático y programadores de Python que deseen aplicar el aprendizaje por refuerzo para resolver problemas.\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cb\u003eAutor:\u003c\/b\u003e \u003ca href=\"https:\/\/sureshotbooks-com.myshopify.com\/search?type=product%2Carticle%2Cpage\u0026amp;q=AUTH-15607853\"\u003eSamit Ahlawat\u003c\/a\u003e\u003cbr\u003e\u003cb\u003eEditorial:\u003c\/b\u003e Apress\u003cbr\u003e\u003cb\u003ePublicado:\u003c\/b\u003e 27\/12\/2022\u003cbr\u003e\u003cb\u003ePáginas:\u003c\/b\u003e 423\u003cbr\u003e\u003cb\u003eTipo de encuadernación:\u003c\/b\u003e Tapa blanda\u003cbr\u003e\u003cb\u003ePeso:\u003c\/b\u003e 1.35lbs\u003cbr\u003e\u003cb\u003eTamaño:\u003c\/b\u003e 9.21h x 6.14w x 0.89d\u003cbr\u003e\u003cb\u003eISBN13:\u003c\/b\u003e 9781484288344\u003cbr\u003e\u003cb\u003eISBN10:\u003c\/b\u003e 1484288343\u003cbr\u003e\u003cb\u003eCategorías BISAC:\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e- \u003ca href=\"https:\/\/sureshotbooks-com.myshopify.com\/search?type=product%2Carticle%2Cpage\u0026amp;q=CAT-COM\"\u003eInformática\u003c\/a\u003e | \u003ca href=\"https:\/\/sureshotbooks-com.myshopify.com\/search?type=product%2Carticle%2Cpage\u0026amp;q=BISAC-COM004000\"\u003eInteligencia Artificial | General\u003c\/a\u003e\u003cbr\u003e- \u003ca href=\"https:\/\/sureshotbooks-com.myshopify.com\/search?type=product%2Carticle%2Cpage\u0026amp;q=CAT-COM\"\u003eInformática\u003c\/a\u003e | \u003ca href=\"https:\/\/sureshotbooks-com.myshopify.com\/search?type=product%2Carticle%2Cpage\u0026amp;q=BISAC-COM051360\"\u003eLenguajes | Python\u003c\/a\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cp\u003e\u003cb\u003eAcerca del autor\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003eSamit Ahlawat es Vicepresidente Senior de Investigación Cuantitativa, Modelización de Capital en J.P. Morgan Chase en Nueva York, EE. UU. En su puesto actual, es responsable de construir estrategias de negociación para la gestión de activos y de construir modelos de gestión de riesgos. Sus intereses de investigación incluyen la inteligencia artificial, la gestión de riesgos y las estrategias de negociación algorítmica. Ha dado charlas en el instituto CQF sobre inteligencia artificial, ha publicado varios trabajos de investigación en finanzas y posee una patente para la tecnología de reconocimiento facial. En su tiempo libre, contribuye a código abierto.\u003c\/p\u003e","brand":"Apress","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":44545238171885,"sku":"9781484288344","price":37.99,"currency_code":"USD","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0550\/8097\/6621\/products\/img_8a2d43da-ff05-4f02-b551-b727d3a65bde.jpg?v=1701571329","url":"https:\/\/sureshotbooks.com\/es\/products\/reinforcement-learning-for-finance-solve-problems-in-finance-with-cnn-and-rnn-using-the-tensorflow-library-9781484288344","provider":"SureShot Books Publishing LLC","version":"1.0","type":"link"}