Сравнить цены на книгу: Глубокое обучение с подкреплением. Теория и практика на языке Python; Прогресс книга, 2022
от 615 р. до 2950 р.
- Издатель: Прогресс книга
- ISBN: 978-5-4461-1699-7
- Книги: Пользование программами
- ID:9001240
Где купить (10)
Цена от 615 р. до 2950 р. в 10 магазинах
Магазин | Цена | Наличие |
---|---|---|
Описание
Глубокое обучение с подкреплением (глубокое RL) сочетает в себе два подхода к машинному обучению. В ходе такого обучения виртуальные агенты учатся решать последовательные задачи о принятии решений. За последнее десятилетие было много неординарных достижений в этой области - от однопользовательских и многопользовательских игр, таких как го и видеоигры Atari и Dota 2, до робототехники.
Эта книга - введение в глубокое обучение с подкреплением, уникально комбинирующее теорию и практику. Авторы начинают повествование с базовых сведений, затем подробно объясняют теорию алгоритмов глубокого RL, демонстрируют их реализации на примере программной библиотеки SLM Lab и напоследок описывают практические аспекты использования глубокого RL.
Руководство идеально подойдет как для студентов, изучающих компьютерные науки, так и для разработчиков программного обеспечения, которые знакомы с основными принципами машинного обучения и знают Python.
Смотри также о книге.
О книге
Параметр | Значение |
---|---|
Автор(ы) | Лаура Грессер, Ван Лун Кенг |
Переплет | Мягкий переплёт |
Год издания | 2022 |
Возрастные ограничения | 16 |
Кол-во страниц | 416 |
Серия | Библиотека программиста |
Издатель | Прогресс книга |
Издательство | ООО "Прогресс книга" |
Формат | 165x233мм |
Автор | Грессер Лаура, Кенг Ван Лун |
Количество книг | 1 |
Тип обложки | мягкая |
Количество страниц | 416 |
Вес | 0.64кг |
Возрастное ограничение | 16+ |
ISBN | 978-5-4461-1699-7 |
Размеры | 70x100/16 |
Обложка | мягкая обложка |
Язык издания | Русский |
Раздел | Пользование программами |
Отзывы (0)
Добавить отзыв
Книги: Машинное обучение. Анализ данных - издательство "Прогресс книга"
Категория 492 р. - 738 р.
Книги: Машинное обучение. Анализ данных
Категория 492 р. - 738 р.