Обучение с подкреплением | Reinforcement Learning

Обучение с подкреплением

Обзор

Книга по обучению с подкреплением, ставшему ключевым направлением в машинном обучении. Исследует практическое применение, начиная с основ и переходя к приближенным методам для ограниченных ресурсов. Особое внимание уделяется роли обучения с подкреплением в психологии и нейронауках.

Кому подойдёт

• Студенты технических вузов
• Разработчики в области машинного обучения и ИИ
• Ученые, занимающиеся психологией, теорией управления и ИИ

Ключевые особенности

• Фокус на практическом применении обучения с подкреплением
• Структура: основы, приближенные методы, связь с психологией/нейронауками
• Авторы: Ричард С. Саттон, Эндрю Г. Барто
• Издание 2020 г., 552 страницы

<hr>

Reinforcement Learning

Overview

A book on reinforcement learning, which has become a key direction in machine learning. It explores practical applications, starting with the basics and moving to approximate methods for limited resources. Special attention is paid to the role of reinforcement learning in psychology and neuroscience.

Who it's for

• Students of technical universities
• Developers in the field of machine learning and AI
• Scientists working in psychology, control theory, and AI

Key features

• Focus on practical application of reinforcement learning
• Structure: basics, approximate methods, link to psychology/neuroscience
• Authors: Richard S. Sutton, Andrew G. Barto
• 2020 edition, 552 pages