Обучение с подкреплением для реальных задач. Инженерный подход
Издательство:
Автор
Метки:
искусственный интеллект,машинное обучение,искусственные нейронные сети,нейросети / нейронные сетиЖанры:
зарубежная компьютерная литература,программы,технические науки,информатика и вычислительная техника,искусственный интеллект,нейросети / нейронные сети,машинное обучение,искусственные нейронные сетиПеревод:
Екатерина Черских
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.