Аннотация: Алгоритмы обучения с подкреплением на Python

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 мета-алгоритмом 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.

Автор/составитель	Лонца Андреа
Год выпуска	2020
ISBN	978-5-97060-855-5
Производитель	ДМК-Пресс
Издательство	ДМК-Пресс
Количество томов	1
Количество страниц	286
Переплет	Твёрдый переплёт
Размеры	245x172x20 мм
Цвет	Белый
Тип бумаги	офсетная (60-220 г/м2)
Формат	70x100/16 (170x240 мм)
Стандарт	12
Вес	571
Язык	русский