Глибоке навчання з підкріпленням

⭐⭐⭐⭐⭐

✅ Підзаголовок: Робота з чат-ботами та робототехнікою, дискретна оптимізація та автоматизація мережі на практиці

✅ Автор : Лапан Максим

✅ Перекладач: Януш Яцек

✅ Мова: польська

✅ Видавництво: Геліон

✅ Формат: 17,0х24,5 см

✅ Сторінок: 720

✅ Обкладинка: м'яка

✅ Вага: 1,045

✅ Рік: 2022

✅ ISBN: 9788328380523

✅ EAN: 9788328380523

✅ Код: 22036A01427KS AZ5%

Глибоке навчання з підкріпленням розвивається дуже динамічно. Ця сфера характеризується невичерпним потенціалом для вирішення складних завдань. Принаймні кілька дослідницьких груп працюють над цим, зосереджуючись на впровадженні глибокого навчання з підкріпленням у різних галузях. На жаль, описи останніх розробок складні для розуміння та надто абстрактні, щоб їх було легко застосувати на практиці, і все ж правильна робота програми залежить від глибокого розуміння проблеми дизайнером. Це оновлене та розширене видання бестселера з найновіших інструментів і методів навчання закріплення. Він представляє теорію навчання з підкріпленням і пояснює практичні способи кодування самонавчальних агентів для вирішення практичних завдань. Це видання додає шість нових розділів, присвячених таким технологічним досягненням, як дискретна оптимізація, багатоагентні методи, середовище Microsoft TextWorld і передові методи видобутку. Також розглядаються інші теми, зокрема глибокі мережі Q, градієнти політики, безперервний контроль і високомасштабовані безградієнтні методи. Окремі проблеми проілюстровано кодом разом із описом деталей впровадження. Книга містить: зв'язки між навчанням з підкріпленням і глибинним навчанням, різні методи навчання з підкріпленням, включаючи крос-ентропію, мережу DQN, а також алгоритми: актор-критик, TRPO, PPO, DDPG, D4PG та інші практичні застосування дискретної оптимізації для рішень до кубика Рубіка навчання агентів за допомогою програмного забезпечення AlphaGo Zero Чат-боти на основі штучного інтелекту передові методи видобутку, включаючи методи мережевої дистиляції Привіт, світ справжнього штучного інтелекту! Максим Лапан – незалежний дослідник з багаторічним професійним досвідом у сфері програмування та архітектури систем. Він досконало вивчив такі питання, як великі дані, машинне навчання та розподілені високопродуктивні обчислювальні системи. Зараз він працює над застосуванням глибокого навчання, включаючи глибоку обробку природної мови та глибоке навчання з підкріпленням.