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...
Рейтинг LiveLib
0
0 оценок
Эту книгу пока никто не оценил, ваша оценка может стать первой