Аннотация: Глубокое обучение с подкреплением. Теория и практика на языке Python
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.
| Автор/составитель | Грессер Лаура, Кенг Ван Лун |
| Серия | Библиотека программиста |
| Год выпуска | 2022 |
| ISBN | 978-5-4461-1699-7 |
| Производитель | Питер |
| Издательство | Питер |
| Количество томов | 1 |
| Количество страниц | 416 |
| Переплет | Мягкая обложка |
| Размеры | 234x166x23 мм |
| Тип бумаги | офсетная (60-220 г/м2) |
| Формат | 70x100/16 (170x240 мм) |
| Стандарт | 6 |
| Возрастная категория | 16+ |
| Вес | 648 |
| Язык | русский |
