Обучение с подкреплением: Саттон, Барто
Reinforcement Learning
Обучение с подкреплением является одной из активно развиваемых областей искусственного интеллекта. Оно основано на том, что агент пытается максимизировать получаемый выигрыш, действуя в сложной среде с высоким уровнем неопределенности. Дается исчерпывающее и ясное изложение идей, методов и алгоритмо
Полная аннотация
Издательство
Все характеристики
Аннотация
Обучение с подкреплением является одной из активно развиваемых областей искусственного интеллекта. Оно основано на том, что агент пытается максимизировать получаемый выигрыш, действуя в сложной среде с высоким уровнем неопределенности. Дается исчерпывающее и ясное изложение идей, методов и алгоритмов обучения с подкреплением, при этом диапазон излагаемого материала - от истоков возникновения рассматриваемых концепций до современных результатов в данной области.
Для специалистов в области мягких вычислений и нейросетевого моделирования, а также студентов и аспирантов соответствующих специальностей.
Для специалистов в области мягких вычислений и нейросетевого моделирования, а также студентов и аспирантов соответствующих специальностей.
Характеристики
Редактор
Переводчик
Художник
Издательство
ID товара
585604
ISBN
978-5-94774-351-7
Страниц
399 (Офсет)
Вес
676 г
Размеры
246x179x21 мм
Тип обложки
7Б - твердая (плотная бумага или картон)
Иллюстрации
Черно-белые
Все характеристики
Нет в продаже
Рецензии на книгу
Читали книгу? Как она вам?
+50 ₽ за рецензию
Вы можете стать одним из первых, кто напишет рецензию на эту книгу, и получить бонус — до 50 рублей на баланс в Лабиринте!
Книги из жанра

8351 670 -50% Еще 7 дней
Антология машинного обучения. Важнейшие исследования в области ИИ за последние 60 лет
Сейновски Терренс Джей
2 3074 614 -50% Еще 7 дней
Анализ данных в науке и технике. Машинное обучение, динамические системы и управление
Брантон Стивен Л.
1 0542 108 -50% Еще 7 дней
Современные технологии интеллектуального анализа данных. Учебное пособие
Макшанов Андрей Владимирович