Алгоритмы обучения с подкреплением на Python

Алгоритмы обучения с подкреплением на Python

Андреа Лонца

     

бумажная книга

29.14 USD 21.57 USD

вы экономите 7.57 USD (26%).


В корзину


Наличие на складе:

Склад в Москве

Ожидаемое поступление (если вы сделаете заказ прямо сейчас): 16.11.2020; планируемая отправка: 17.11.2020

Склад в С.-Петербурге

Ожидаемое поступление (если вы сделаете заказ прямо сейчас): 19.11.2020; планируемая отправка: 20.11.2020



Издательство: ДМК Пресс
Дата выхода: май 2020
ISBN: 978-5-97060-855-5
Объём: 286 страниц
Масса: 500 г
Размеры(В x Ш x Т), см: 24 x 17
Обложка: твёрдая
Бумага: офсетная
Цветные иллюстрации +
Переводное издание: Reinforcement Learning Algorithms with Python
Язык оригинала: английский
ISBN оригинала: 978-1-78913-111-6
Год выхода оригинала: 2020

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.

Перевод А. А. Слинкина.

Каталог