Книга посвящена промышленно-ориентированному применению обучения с подкреплением (Reinforcement Learning, RL). Объяснено, как обучать промышленные и научные системы решению любых пошаговых задач методом проб и ошибок – без подготовки узкоспециализированных учебных множеств данных и без риска переобучить или переусложнить алгоритм. Рассмотрены марковские процессы принятия решений, глубокие Q-сети, градиенты политик и их вычисление, методы устранения энтропии и многое другое. Данная книга – первая на русском языке, где теоретический базис RL и алгоритмы даны в прикладном, отраслевом ключе.
Для аналитиков данных и специалистов по искусственному интеллекту
Продажник: bhv.ru/product/obuchenie-s-podkrepleniem-dlya-realnyh-zadach/
Формат: pdf
Стоимость: 2000 руб. с учетом доставки, ориентировочная, скорректируется