Алгоритмы обучения с подкреплением на Python
Об издании
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 метаалгоритмом 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.
Библиографическая запись
Лонца, А. Алгоритмы обучения с подкреплением на Python / А. Лонца ; перевод А. А. Слинкин. — Москва : ДМК Пресс, 2020. — 286 c. — ISBN 978-5-97060-855-5. — Текст : электронный // Цифровой образовательный ресурс IPR SMART : [сайт]. — URL: https://www.iprbookshop.ru/126211.html (дата обращения: 30.11.2022). — Режим доступа: для авторизир. пользователей
РЕКОМЕНДУЕМ К ПРОЧТЕНИЮ
Окулов С.М., Лялин А.В., Пестов О.А., Разова Е.В.
(Лаборатория знаний)
Алексеев В.Е., Таланов В.А.
(Интернет-Университет Информационных Технологий (ИНТУИТ), Ай Пи Ар Медиа)
Костюкова Н.И.
(Интернет-Университет Информационных Технологий (ИНТУИТ), Ай Пи Ар Медиа)
Добдин С.Ю., Скрипаль А.В.
(Ай Пи Ар Медиа)
Скворцов С.В., Хрюкин В.И.
(Рязанский государственный радиотехнический университет)
