Глубокое обучение с подкреплением. Теория и практика на языке Python. Лаура Грессер и др.

• Тип: Текст PDF
• Авторы: Лаура Грессер, Ва Лун Кенг
• Издательство: Питер(2022)
• Серия: Библиотека программиста (Питер)
• Год написания: 2020
• Возрастная категория: 16+
• ISBN: 978-5-4461-1699-7
• Страниц: 416
• Язык: Русский

• Жанры: Программирование, Зарубежная компьютерная литература
• Теги: Искусственный интеллект, Анализ данных, Нейронные сети, Машинное обучение, Язык Python, Глубокое обучение

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.