Нет отзывов
Купили 7 человек
Аннотация
| Издательство | |
|---|---|
| Переплет | Мягкий переплёт |
| Страниц | 400 |
| Год, тираж | 2023, 1 300 экз. |
1 499 ₽1 769 ₽
-15%
Осталось мало
как получить заказ
В магазинах сетиВ пт, 5 декабря — бесплатно
- В пунктах выдачиВ вс, 7 декабря — бесплатно
- КурьеромВ сб, 6 декабря — бесплатно
- Почтой РоссииВ вс, 7 декабря — от 590 ₽
Отзывы
0Описание и характеристики
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.
Для аналитиков данных и специалистов по искусственному интеллекту.
Для аналитиков данных и специалистов по искусственному интеллекту.
| Код | 2948955 |
|---|---|
| Издательство | |
| Автор | |
| Переплет | Мягкий переплёт |
| Кол-во страниц | 400 |
| Год издания | 2023 |
| Тираж | 1 300 экз. |
| ISBN | 978-5-9775-6885-2 |
| Раздел | Общие вопросы IT |
| Размеры | 1.8 см × 16.5 см × 23.3 см |
| Вес | 0.53 кг |