Глубокое обучение с подкреплением: теория и практика на языке Python
Лаура Грессер, Ван Лун Кенг
Naturwissenschaften, Medizin, Informatik, Technik / Informatik, EDV
Beschreibung
Глубокое обучение с подкреплением (глубокое RL) сочетает в себе два подхода к машинному обучению. В ходе такого обучения виртуальные агенты учатся решать последовательные задачи о принятии решений. За последнее десятилетие было много неординарных достижений в этой области — от однопользовательских и многопользовательских игр, таких как го и видеоигры Atari и Dota 2, до робототехники. Эта книга — введение в глубокое обучение с подкреплением, уникально комбинирующее теорию и практику. Авторы начинают повествование с базовых сведений, затем подробно объясняют теорию алгоритмов глубокого RL, демонстрируют их реализации на примере программной библиотеки SLM Lab и напоследок описывают практические аспекты использования глубокого RL. Руководство идеально подойдет как для студентов, изучающих компьютерные науки, так и для разработчиков программного обеспечения, которые знакомы с основными принципами машинного обучения и знают Python.
Kundenbewertungen
Издательский дом Питер, русский, Машинное обучение, Искусственный интеллект, Нейронные сети, Программирование, Зарубежная компьютерная литература, Анализ данных, нон-фикшн, Глубокое обучение, ИТ, Питер, Язык Python