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

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.

• ББК/ 3 Техніка.Технічні науки/ 32 Радіоелектроніка/ 32.97 Обчислювальна техніка/ 32.973 Електронні обчислювальні машини і пристрої. Електронна обчислювальна техніка
• Ключевые слова/ К/ ко/ ком.../ коммуникация/ компьютерные коммуникации/ компьютерное делопроизводство/ компьютерные технологии