Алгоритмы обучения с подкреплением на Python [Адреа Лонца] (pdf)


Адреа Лонца  
(перевод: А. А. Слинкин)

Python   Искусственный интеллект  

 Алгоритмы обучения с подкреплением на Python  [Описание и разработка алгоритмов искусственного интеллекта] 10.34 Мб, 287с.
скачать: (pdf) - (pdf+fbd)  читать: (полностью) - (постранично)
издано в 2020 г. (post) (иллюстрации)

Алгоритмы обучения с подкреплением на Python (pdf)Добавлена: 28.06.2023 Версия: 1.019.
PDF Версия: 1.7
ISBN: 978-5-97060-855-5 ББК: 32.971.3 УДК: 004.85
Издательство: ДМК Пресс
Город: Москва
Поделиться:
  (ссылка для форума)
  (ссылка для блога)     (QR-код книги)  

Аннотация

Эта книга поможет читателю овладеть алгоритмами обучения с подкреплением (ОП) и научиться реализовывать их при создании самообучающихся агентов.
В первой части рассматриваются различные элементы ОП, сфера его применения, инструменты, необходимые для работы в среде ОП. Вторая и третья части посвящены непосредственно алгоритмам. В числе прочего автор показывает, как сочетать Q-обучение с нейронными сетями для решения сложных задач, описывает методы градиента стратегии, TRPO и PPO, позволяющие повысить производительность и устойчивость, а также детерминированные алгоритмы DDPG и TD3.
Читатель узнает о том, как работает техника подражательного обучения, познакомится с алгоритмами исследования на базе верхней доверительной границы (UCB и UCB1) и метаалгоритмом ESBAS.
Издание предназначено для тех, кто интересуется исследованиями в области искусственного интеллекта, применяет в работе глубокое обучение или хочет освоить обучение с подкреплением с нуля. Обязательное условие – владение языком Python на рабочем уровне.


Рекомендации:

эту книгу рекомендовали 0 пользователей.
Прежде чем рекомендовать книгу, хорошо подумайте. Рекомендация - это высшая оценка, которую вы можете выставить книге. 10 по 5-балльной шкале.