Обучение с подкреплением (Саттон Ричард С., Барто Эндрю Г.) ; ДМК-Пресс, 2020
от 2902 р. до 5252 р.
Автор(ы): Саттон Ричард С.; Барто Эндрю Г.;
Издатель: ДМК-Пресс
ISBN: 978-5-97060-097-9
ID: SKU38399
Сравнить цены
Цена от 2902 р. до 5252 р. в 8 магазинах
Магазин | Цена | Наличие |
---|---|---|
Буквоед 5/5 | 5252 р. Минимальная сумма заказа 100 рублей | |
Book24 5/5 | 5252 р. | |
Яндекс.Маркет 5/5 | 3672 р. | |
Лабиринт 5/5 | 3554 р. 7108 р. | наличие уточняйте 11.03.2024 |
Читай-город 5/5 | 3844 р. 5141 р. | наличие уточняйте 02.12.2023 |
Мегамаркет 5/5 | 3332 р. 5552 р. | наличие уточняйте 13.04.2024 |
МАЙШОП 5/5 | 3023 р. 5212 р. | наличие уточняйте 11.03.2024 |
OZON | 2902 р. | наличие уточняйте 03.01.2024 |
AliExpress 5/5 | ||
Описание
Идея обучения с подкреплением возникла десятки лет назад, но этой дисциплине предстояло пройти долгий путь, прежде чем она стала одним из самых активных направлений исследований в области машинного обучения и нейронных сетей. Сегодня это предмет интереса ученых, занимающихся психологией, теорией управления, искусственным интеллектом и многими другими отраслями знаний.
Подход, принятый авторами книги, ставит акцент на практическое использования обучения с подкреплением. В первой части читатель знакомится с базовыми его аспектами. Во второй части представлены приближенные методы решения в условиях ограниченных вычислительных ресурсов. В третьей части книги обсуждается важность обучения с подкреплением для психологии и нейронаук.
Издание предназначено для студентов технических вузов, разработчиков, специализирующихся на машинном обучении и искусственном интеллекте, а также представителей нетехнических профессий, которые могут использовать описанные методики в своей работе.
2-е издание.
Подход, принятый авторами книги, ставит акцент на практическое использования обучения с подкреплением. В первой части читатель знакомится с базовыми его аспектами. Во второй части представлены приближенные методы решения в условиях ограниченных вычислительных ресурсов. В третьей части книги обсуждается важность обучения с подкреплением для психологии и нейронаук.
Издание предназначено для студентов технических вузов, разработчиков, специализирующихся на машинном обучении и искусственном интеллекте, а также представителей нетехнических профессий, которые могут использовать описанные методики в своей работе.
2-е издание.
Смотри также Характеристики.
Яндекс.Маркет
Содержание
Вступительное слово
Предисловие ко второму изданию
Предисловие к первому изданию
Обозначения
От издательства
Глава 1. Введение
Часть I. ТАБЛИЧНЫЕ МЕТОДЫ РЕШЕНИЯ
Глава 2. Многорукие бандиты
Глава 3. Конечные марковские процессы принятия
решений
Глава 4. Динамическое программирование
Глава 5. Методы Монте-Карло
Глава 6. Обучение на основе временных различий
Глава 7. n-шаговый бутстрэппинг
Глава 8. Планирование и обучение табличными
методами
Часть II. ПРИБЛИЖЕННЫЕ МЕТОДЫ РЕШЕНИЯ
Глава 9. Предсказание с единой стратегией и
аппроксимацией
Глава 10. Управление с единой стратегией и
аппроксимацией
Глава 11. Методы с разделенной стратегией и
аппроксимацией
Глава 12. Следы приемлемости
Глава 13. Методы градиента стратегии
Часть III. ЗАГЛЯНЕМ ПОГЛУБЖЕ
Глава 14. Психология
Глава 15. Нейронауки
Глава 16. Примеры и приложения
Глава 17. Передовые рубежи
Предметный указатель
Предисловие ко второму изданию
Предисловие к первому изданию
Обозначения
От издательства
Глава 1. Введение
Часть I. ТАБЛИЧНЫЕ МЕТОДЫ РЕШЕНИЯ
Глава 2. Многорукие бандиты
Глава 3. Конечные марковские процессы принятия
решений
Глава 4. Динамическое программирование
Глава 5. Методы Монте-Карло
Глава 6. Обучение на основе временных различий
Глава 7. n-шаговый бутстрэппинг
Глава 8. Планирование и обучение табличными
методами
Часть II. ПРИБЛИЖЕННЫЕ МЕТОДЫ РЕШЕНИЯ
Глава 9. Предсказание с единой стратегией и
аппроксимацией
Глава 10. Управление с единой стратегией и
аппроксимацией
Глава 11. Методы с разделенной стратегией и
аппроксимацией
Глава 12. Следы приемлемости
Глава 13. Методы градиента стратегии
Часть III. ЗАГЛЯНЕМ ПОГЛУБЖЕ
Глава 14. Психология
Глава 15. Нейронауки
Глава 16. Примеры и приложения
Глава 17. Передовые рубежи
Предметный указатель
Видео обзоры (4)
О книге
Автор(ы) | Саттон Ричард С., Барто Эндрю Г. |
Раздел | Программирование |
Издатель | ДМК-Пресс |
ISBN | 978-5-9706-0097-9 |
Год издания | 2020 |
Количество страниц | 552 |
Формат | 170x240мм |
Вес | 1.00кг |
Переплет | Твердый переплёт |
Возрастные ограничения | 12 |
Кол-во страниц | 552 |
Жанр | психология |
Тип обложки | твердая |
Возрастное ограничение | 0+ |
Издательство | Дмк Пресс |
Количество книг | 1 |
Размеры | 70x100/16 |
Язык издания | Русский |
Обложка | твердый переплёт |
1 ms.
Книги с похожим названием
Книги где авторы: Саттон Ричард С., Барто Эндрю Г.
Машинное обучение. Анализ данных - издательство "ДМК-Пресс"
Категория 2321 р. - 3482 р.
Программирование - издательство "ДМК-Пресс" »
0 ms.