Обучение с подкреплением: Саттон, Барто
Reinforcement Learning
3.9(4 оценки)0 рецензий
Идея обучения с подкреплением возникла десятки лет назад, но этой дисциплине предстояло пройти долгий путь, прежде чем она стала одним из самых активных направлений исследований в области машинного обучения и нейронных сетей. Сегодня это предмет интереса ученых, занимающихся психологией, теорией упр
Полная аннотация
Издательство
Все характеристики
Аннотация
Идея обучения с подкреплением возникла десятки лет назад, но этой дисциплине предстояло пройти долгий путь, прежде чем она стала одним из самых активных направлений исследований в области машинного обучения и нейронных сетей. Сегодня это предмет интереса ученых, занимающихся психологией, теорией управления, искусственным интеллектом и многими другими отраслями знаний.
Подход, принятый авторами книги, ставит акцент на практическое использования обучения с подкреплением. В первой части читатель знакомится с базовыми его аспектами. Во второй части представлены приближенные методы решения в условиях ограниченных вычислительных ресурсов. В третьей части книги обсуждается важность обучения с подкреплением для психологии и нейронаук.
Издание предназначено для студентов технических вузов, разработчиков, специализирующихся на машинном обучении и искусственном интеллекте, а также представителей нетехнических профессий, которые могут использовать описанные методики в своей работе.
2-е издание.
Подход, принятый авторами книги, ставит акцент на практическое использования обучения с подкреплением. В первой части читатель знакомится с базовыми его аспектами. Во второй части представлены приближенные методы решения в условиях ограниченных вычислительных ресурсов. В третьей части книги обсуждается важность обучения с подкреплением для психологии и нейронаук.
Издание предназначено для студентов технических вузов, разработчиков, специализирующихся на машинном обучении и искусственном интеллекте, а также представителей нетехнических профессий, которые могут использовать описанные методики в своей работе.
2-е издание.
Свернуть
Характеристики
Редактор
Переводчик
Издательство
ID товара
738077
ISBN
978-5-97060-097-9
Страниц
552 (Офсет)
Вес
756 г
Размеры
241x170x33 мм
Тип обложки
7Б - твердая (плотная бумага или картон)
Иллюстрации
Черно-белые + цветные
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
1 6883 376 -50% Еще 2 дня
1 9183 836 -50% Еще 2 дня
9011 802 -50% Еще 2 дня
1 5543 107 -50% Еще 2 дня
Корпоративное озеро больших данных. Новый подход к использованию Big Data и Data Science в бизнесе
Горелик Алекс
3.6
472944 -50% Еще 2 дня
6351 270 -50% Еще 2 дня
5391 078 -50% Еще 2 дня
4 7589 516 -50% Еще 2 дня
1 5943 187 -50% Еще 2 дня
1 5543 107 -50% Еще 2 дня
3 0146 028 -50% Еще 2 дня
1 3772 754 -50% Еще 2 дня
7971 594 -50% Еще 2 дня
1 7443 487 -50% Еще 2 дня
3 4056 810 -50% Еще 2 дня
Основы машинного обучения для аналитического прогнозирования. Алгоритмы, рабочие примеры
Келлехер Джон Д. 2.9