«Обучение с подкреплением для реальных задач»

Пятница, 16 февраля 2024 10:00
Автор: Фил Уиндер
Кол-во страниц: 400
Год издания: 2023
Просмотрено: 595 раз
Подпишись на наш Телеграм:

Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning, RL) считается одной из самых динамично развивающихся областей искусственного интеллекта. Оно открывает огромные перспективы для решения сложнейших задач, от игровой индустрии до автономного вождения.

В книге «Обучение с подкреплением для реальных задач», Фил Уиндер исследует, как этот мощный метод машинного обучения применяется в практических сценариях. Пособие предлагает уникальный взгляд на промышленно-ориентированное применению RL в реальном мире, объединяя теоретические основы и практические примеры.

Про что это руководство?

  1. Основы обучения с подкреплением.
    В нем подробно излагаются ключевые концепции и алгоритмы RL.
  2. Практическое применение.
    Фил Уиндер демонстрирует, как эти теории применяются для решения конкретных задач в различных отраслях.
  3. Реальные кейс-стади.
    Приводятся примеры успешного использования обучения с подкреплением в реальных проектах.

Какие плюсы у данного издания?

  • Понятное изложение.
    Автор объясняет сложные концепции ясно и доступно.
  • Практическая направленность.
    Большое внимание уделяется реальным примерам использования RL.
  • Актуальность.
    Пособие содержит информацию о последних достижениях в области Reinforcement Learning.

Целевая аудитория книги «Обучение с подкреплением для реальных задач»

  1. Специалисты по данным и искусственному интеллекту, которые хотят применить RL в своей работе.
  2. Студенты и исследователи, изучающие современные методы машинного обучения.
  3. Технические руководители, желающие понять потенциал RL для своих проектов.

Часто задаваемые вопросы

Требует ли руководство предварительного опыта в программировании?

Да, предполагается, что читатель имеет опыт программирования и базовое понимание машинного обучения.


Какие инструменты и технологии обсуждаются в учебнике ?

Фил Уиндер охватывает различные фреймворки и инструменты, актуальные для RL, включая MARL, TensorFlow и PyTorch.


Подходит ли книга для академического курса по RL?

Она служит отличным дополнением к академическому курсу, особенно в части практического применения теории.


Есть ли в книге обсуждение этических аспектов RL?

Хотя основной акцент делается на технических аспектах, некоторые разделы затрагивают и этические вопросы использования Reinforcement Learning.



Рекомендуем скачать книгу «Обучение с подкреплением для реальных задач» уже сегодня. Это важный ресурс для всех, кто хочет глубже понять, как обучение с подкреплением применяется в реальных условиях. Это издание предоставляет необходимые знания и инструменты для эффективного использования одной из самых мощных технологий в мире искусственного интеллекта.

Читать онлайн*

Скачать книгу*, PDF

*Книга взята из свободных источников и представлена исключительно для ознакомления. Содержание книги является интеллектуальной собственностью автора и выражает его взгляды. После ознакомления настаиваем на приобретении официального издания!