Грокаем глубокое обучение с подкреплением | Groking Deep Reinforcement Learning

Грокаем глубокое обучение с подкреплением

Моралес Мигель, 2023, Серия: Библиотека программиста

Обзор

Глубокое обучение с подкреплением имитирует естественный процесс обучения через взаимодействие со средой, где вознаграждения и наказания влияют на будущее поведение. Этот подход применяется в искусственном интеллекте для анализа результатов и определения оптимальных стратегий. Системы глубокого обучения с подкреплением могут повышать эффективность маркетинговых кампаний, прогнозировать динамику фондового рынка и превосходить мастеров в играх, таких как Го и шахматы. Книга предлагает практическое освоение создания таких систем с использованием Python, сопровождаемое подробными комментариями и объяснениями.

Кому подойдёт

• Специалистам, желающим освоить передовые методы искусственного интеллекта.
• Программистам, интересующимся разработкой интеллектуальных агентов.
• Студентам и исследователям в области машинного обучения.

Ключевые особенности

• Язык: русский
• Страниц: 464
• Тип обложки: мягкая обложка
• Издательство: Питер
• Год издания: 2023
• ISBN: 9785446139446
• Серия: Библиотека программиста

Groking Deep Reinforcement Learning

Miguel Morales, 2023, Series: Programmer's Library

Overview

Deep reinforcement learning models the natural process of learning through environmental interaction, where rewards and punishments shape future behavior. This approach is applied in artificial intelligence to analyze outcomes and identify optimal strategies. Deep reinforcement learning systems can enhance marketing campaign effectiveness, predict stock market trends, and outperform masters in games like Go and chess. The book offers practical mastery of creating such systems using Python, accompanied by detailed comments and explanations.

Who it's for

• Professionals seeking to master advanced artificial intelligence techniques.
• Programmers interested in developing intelligent agents.
• Students and researchers in the field of machine learning.

Key features

• Language: Russian
• Pages: 464
• Binding: Softcover
• Publisher: Piter
• Year: 2023
• ISBN: 9785446139446
• Series: Programmer's Library