Doesn't suit? No problem! You can return items for up to 30 days
You won't go wrong with a gift voucher. The gift recipient can choose anything from our offer.
Up to 30 days for returns
Эта книга поможет читателю освоить алгоритмы искусственного интеллекта для обучения с подкреплением и научиться их реализовывать при создании самообучающихся агентов. В начале рассматриваются основные элементы обучения с подкреплением, марковские процессы принятия решений и методы Монте-Карло. Далее описываются классические алгоритмы, такие как Q-learning и SARSA, а также передовые методы глубокого обучения с подкреплением, включая DQN, DDPG, TRPO и PPO. На практических примерах показывается, как применять эти алгоритмы для решения различных задач, таких как прохождение игр Atari и непрерывное управление в моделируемых средах. Издание предназначено для специалистов по данным, инженеров машинного обучения и разработчиков, желающих изучить алгоритмы обучения с подкреплением и применять их в своих проектах. Для успешного усвоения материала требуются базовые знания языка программирования Python и понимание основ машинного обучения.
Hi! I'm Libroamiko, your book advisor.
How can I help you?