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.
![Sams Teach Yourself Java in 24 Hours [Eighth... Sams Teach Yourself Java in 24 Hours [Eighth Edition]](https://www.rulit.me/kotha/images/nocover.jpg)
![В книге Джеффа Вильямса подробно рассматриваются элементы схем, используемые в устройствах числового программного управления: интегральные микросхемы,... Программируемые роботы [Создаем робота для своей домашней мастерской]](https://www.rulit.me/data/programs/images/programmiruemye-roboty-sozdaem-robota-dlya-svoej-domashnej-m_572886.jpg)






Комментарии к книге "Алгоритмы обучения с подкреплением на Python"