Обучение с подкреплением для реальных задач. Инженерный подход — Книга посвящена промышленно-ориентированному применению обучения с подкреплением (Reinforcement Learning, RL).
Полная новость
Мультиагентное обучение с подкреплением — Рассмотрены современные и классические алгоритмы одновременного машинного обучения множества агентов, основанные на теории игр, табличных, нейросетевых, эволюционных и роевых технологиях.
Полная новость
Глубокое обучение с подкреплением на Python. OpenAI Gym и TensorFlow для профи — Глубокое обучение с подкреплением (Reinforcement Learning) - самое популярное и перспективное направление искусственного интеллекта. Практическое изучение RL на Python поможет освоить не только базовые, но и передовые алгоритмы глубокого обучения с подкреплением.
Полная новость
Глубокое обучение с подкреплением. AlphaGo и другие технологии — Эта книга – подробное руководство по новейшим инструментам глубокого обучения с подкреплением и их ограничениям. Мы реализуем и проверим на практике методы кросс-энтропии и итерации по ценностям (Q-learning), а также градиенты по стратегиям.
Полная новость
