Обучение с подкреплением для каждой задачи

Книга посвящена промышленно-ориентированному применению обучения с подкреплением (Reinforcement Learning, RL). Объяснено, как обучать промышленные и научные системы решают любые пошаговые задачи методом проб и ошибок – без подготовки узкоспециализированных математических данных и без риска переобучить или переусложнить алгоритм. Рассмотрены марковские процессы принятия решений, глубокие Q-сети, градиенты политики и их вычисление, методы ограничения энтропии и многое другое. Эта книга – первая на английском языке, где теоретические основы RL и алгоритмы даны в прикладном, отраслевом ключе.

#ASTTD# Поисковые запросы: Уиндер Ф. , Индер Ф. , BHV , BHV , 9785977568852 , 978-5-9775-6885-2 , 1844130