16+
Нет отзывов
Купили 39 человек
Аннотация
| Серия | Библиотека программиста |
|---|---|
| Издательство | |
| Переплет | Мягкий переплёт |
| Страниц | 320 |
| Год, тираж | 2019, 1 200 экз. |
Не в наличии
Отзывы
0Описание и характеристики
Глубокое обучение с подкреплением (Reinforcement Learning) - самое популярное и перспективное направление искусственного интеллекта.
.Практическое изучение RL на Python поможет освоить не только базовые, но и передовые алгоритмы глубокого обучения с подкреплением.
.Вы начнете с основных принципов обучения с подкреплением, OpenAI Gym и TensorFlow, познакомьтесь с марковскими цепями, методом Монте-Карло и динамическим программированием, так что "страшные" аббревиатуры DQN, DRQN, A3C, PPO и TRPO вскоре перестанут вас пугать. Вы узнаете об агентах, которые учатся на человеческих предпочтениях, DQfD, HER и многих других последних достижениях RL.
.Прочитав книгу, вы приобретете знания и опыт, необходимые для реализации обучения с подкреплением и глубокого обучения с подкреплением в реальных проектах, и войдете в мир искусственного интеллекта.
.
| Код | 2750058 |
|---|---|
| Тематика | |
| Издательство | |
| Серия | Библиотека программиста |
| Автор | |
| Переплет | Мягкий переплёт |
| Кол-во страниц | 320 |
| Год издания | 2019 |
| Тираж | 1 200 экз. |
| ISBN | 978-5-4461-1251-7 |
| Раздел | Языки и среды программирования |
| Размеры | 1.5 см × 16.5 см × 23.3 см |
| Вес | 0.42 кг |