Аннотация
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 мета-алгоритмом 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.


![Эта книга представляет собой рецепты программирования на языке Java, описывающие нововведения версий 8 и 9. В книге вы найдете массу примеров кода, демонстрирующих... Современный Java [Рецепты программирования]](https://www.rulit.me/data/programs/images/sovremennyj-java-recepty-programmirovaniya_606104.jpg)


![This book aims to help you develop a consistent vision of the domain of low-level programming. We want to enable a careful reader to • Freely write in assembly language.
• Understand the Intel 64 programming model.
• Write maintainable and robust code in C11.
• Understand the compilation... Low-Level Programming [C, Assembly, and Program Execution on Intel® 64 Architecture]](https://www.rulit.me/data/programs/images/low-level-programming-c-assembly-and-program-execution-on-in_607209.jpg)
Комментарии к книге "Алгоритмы обучения с подкреплением на Python"