Полное описание

Кенг, Ва Лун. Глубокое обучение с подкреплением. Теория и практика на языке Python / В. Кенг, Л. Грессер. - [Б. м. : б. и.], печ.20220216131854.0 (ООО "ЛитРес"). - 416 c. : ил ; 1425938 байт см. - (Библиотека программиста (Питер)). - URL: https://litres.ru/pages/biblio_book/?art=67193007 (дата обращения: 15.01.2024) . - Режим доступа: Библиотека ЛитРес . - ISBN 978-5-4461-1699-7 : 769. р.

	УДК
	004.43

	ББК
	32.973.2-018.1

Кл.слова (ненормированные): анализ данных; глубокое обучение; искусственный интеллект; машинное обучение; нейросети / нейронные сети; язык Python
Аннотация: 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.
Полный текст
https://www.litres.ru/pub/c/cover_h190/67193007.jpg

Просмотр издания Библиотека ЛитРес