Ричард Саттон – Обучение с подкреплением
1.890 ₽
Автор: Ричард Саттон
Название: Обучение с подкреплением
Формат: PDF
Тема: IT, ИИ
Количество страниц: 402
Качество: Компьютерное, издательское
Обучение с подкреплением является одной из наиболее активно
развивающихся областей, связанных с созданием искусственных ин-
теллектуальных систем. Оно основано на том, что агент пытается
максимизировать получаемый выигрыш, действуя в сложной среде
с высоким уровнем неопределенности. Дается исчерпывающее и яс-
ное изложение идей, методов и алгоритмов обучения с подкреплени-
ем, при этом диапазон излагаемого материала—от истоков возник-
новения рассматриваемых концепций до современных результатов
в данной области.
Для специалистов в области искусственного интеллекта, нейросе-
тевого моделирования и управления, а также студентов и аспирантов
соответствующих специальностей.
Описание
Книга Ричард Саттон – Обучение с подкреплением — это классическое и наиболее авторитетное введение в одну из самых перспективных областей искусственного интеллекта. Ричард Саттон и Эндрю Барто подробно объясняют, как агент может обучаться на основе взаимодействия со средой, получая только сигналы подкрепления (награды или штрафы), без явных инструкций.
Авторы системно раскрывают фундаментальные концепции: Markov Decision Processes, динамическое программирование, Monte Carlo-методы, temporal-difference learning, Q-learning, policy gradient и современные подходы с использованием глубоких нейронных сетей. Особое внимание уделяется балансу между исследованием и эксплуатацией, а также практическим вопросам масштабирования алгоритмов.
- Студентам и аспирантам, изучающим машинное обучение и ИИ
- Разработчикам, которые хотят внедрять reinforcement learning в реальные проекты
- Исследователям и специалистам по data science
- Всем, кто хочет понимать математические основы современных методов ИИ
Только зарегистрированные клиенты, купившие данный товар, могут публиковать отзывы.
Похожие
Другие книги раздела «Компьютеры»
- Rolf Johannesson – Fundamentals of Convolutional Coding (2015)
- S. Gollapudi – Practical Machine Learning (2016)
- S. Tickoo – Solidworks 2016 for Designers
- Steve Clarke – End User Computing. Concepts Methodologies Tools
- V. Krapivin – New Ecoinformatics Tools in Environmental Science (2015)
- Yuhang Yang – Green Communications and Networks
- А. Мена – Изучаем Haskell (2015)
- А. Хейлсберг – Программирование C#
- Д. Бизли – Python. Подробный справочник (4 Издание)
- Д. Флэнаган – JavaScript. Исчерпывающее руководство + Java. Справочник + Java в примерах (3 Книги)
- Дуг Тидуэлл – XSLT (2010)
- Б. Эккель – Философия Java (4 Издание) + B. Eckel – Thinking In Java (4th Edition) 2 книги
- К. Вигерс – Разработка требований к программному обеспечению (2014)
- К. Уоллс – Spring в действии (2013)
- J. Unpingco – Python for Probability Statistics and Machine Learning (2016)
- Robert Johansson – Numerical Python (2015)
Все книги раздела «Компьютеры» →
Смежные разделы: Бизнес-Книги · Биография · Боевики и Триллеры · Детективы · Детские книги · Школа · Дом и Семья · Здоровье · Искусство · Историческая проза · Классика · Любовные романы
Рекомендуем также
- О. Швецова – Технология изготовления изделий по индивидуальным заказам
- R. Patel – Green Biocatalysis (2016)
- T. Jezierski – Canine Olfaction Science and Law (2016)
- M. Colecchia – Pathology of Testicular and Penile Neoplasms (2016)
- Н. Куликов – Водоснабжение (2016)
- C. Salgado – Aesthetic and Functional Surgery of the Genitalia
- A. Khan – Precision Molecular Pathology of Breast Cancer (2015)
- J. Rowley – Chromosomal Translocations and Genome Rearrangements in Cancer (2015)
Отзывы
Отзывов пока нет.