Адреа Лонца - Алгоритмы обучения с подкреплением на Python
Описание и разработка алгоритмов искусственного интеллектаНазвание: | Алгоритмы обучения с подкреплением на Python | |
Автор: | Адреа Лонца | |
Жанр: | Искусственный интеллект, Python | |
Изадано в серии: | неизвестно | |
Издательство: | ДМК Пресс | |
Год издания: | 2020 | |
ISBN: | 978-5-97060-855-5 | |
Отзывы: | Комментировать | |
Рейтинг: | ||
Поделись книгой с друзьями! Помощь сайту: донат на оплату сервера |
Краткое содержание книги "Алгоритмы обучения с подкреплением на Python"
Эта книга поможет читателю овладеть алгоритмами обучения с подкреплением (ОП) и научиться реализовывать их при создании самообучающихся агентов.
В первой части рассматриваются различные элементы ОП, сфера его применения, инструменты, необходимые для работы в среде ОП. Вторая и третья части посвящены непосредственно алгоритмам. В числе прочего автор показывает, как сочетать Q-обучение с нейронными сетями для решения сложных задач, описывает методы градиента стратегии, TRPO и PPO, позволяющие повысить производительность и устойчивость, а также детерминированные алгоритмы DDPG и TD3.
Читатель узнает о том, как работает техника подражательного обучения, познакомится с алгоритмами исследования на базе верхней доверительной границы (UCB и UCB1) и метаалгоритмом ESBAS.
Издание предназначено для тех, кто интересуется исследованиями в области искусственного интеллекта, применяет в работе глубокое обучение или хочет освоить обучение с подкреплением с нуля. Обязательное условие – владение языком Python на рабочем уровне.
Читаем онлайн "Алгоритмы обучения с подкреплением на Python". Главная страница.
- 1
- 2
- 3
- . . .
- последняя (127) »
Алгоритмы обучения
с подкреплением на Python
Reinforcement Learning
Algorithms with Python
Learn, understand, and develop smart
algorithms for addressing AI challenges
Andrea Lonza
BIRMINGHAM - MUMBAI
Алгоритмы обучения
с подкреплением на Python
Описание и разработка алгоритмов
искусственного интеллекта
Андреа Лонца
Москва, 2020
УДК 004.85
ББК 32.971.3
Л76
Л76
Лонца А.
Алгоритмы обучения с подкреплением на Python / пер. с англ. А. А. Слинкина. – М.: ДМК Пресс, 2020. – 286 с.: ил.
ISBN 978-5-97060-855-5
Эта книга поможет читателю овладеть алгоритмами обучения с подкреплением (ОП) и научиться реализовывать их при создании самообучающихся агентов.
В первой части рассматриваются различные элементы ОП, сфера его применения, инструменты, необходимые для работы в среде ОП. Вторая и третья части
посвящены непосредственно алгоритмам. В числе прочего автор показывает, как
сочетать Q-обучение с нейронными сетями для решения сложных задач, описывает
методы градиента стратегии, TRPO и PPO, позволяющие повысить производительность и устойчивость, а также детерминированные алгоритмы DDPG и TD3.
Читатель узнает о том, как работает техника подражательного обучения, познакомится с алгоритмами исследования на базе верхней доверительной границы
(UCB и UCB1) и метаалгоритмом ESBAS.
Издание предназначено для тех, кто интересуется исследованиями в области
искусственного интеллекта, применяет в работе глубокое обучение или хочет
освоить обучение с подкреплением с нуля. Обязательное условие – владение
языком Python на рабочем уровне.
УДК 004.85
ББК 32.971.3
First published in the English language under the title ‘Reinforcement Learning Algorithms
with Python. Russian language edition copyright © 2020 by DMK Press. All rights reserved.
Все права защищены. Любая часть этой книги не может быть воспроизведена в какой бы то ни было форме и какими бы то ни было средствами без письменного разрешения
владельцев авторских прав.
ISBN 978-1-78913-111-6 (англ.)
ISBN 978-5-97060-855-5 (рус.)
Copyright © Packt Publishing 2019
© Оформление, издание, перевод,
ДМК Пресс, 2020
Спасибо, папа и мама, что открыли мне свет,
именуемый жизнью, и всегда были рядом.
Фред, ты крутой чувак.
Ты всегда понуждаешь меня сделать больше.
Спасибо, брат!
Содержание
Об авторе ...........................................................................................................12
Предисловие ....................................................................................................13
Часть I. АЛГОРИТМЫ И ОКРУЖАЮЩИЕ СРЕДЫ .......................18
Глава 1. Ландшафт обучения с подкреплением ................................19
Введение в ОП .......................................................................................................20
Сравнение ОП и обучения с учителем ............................................................22
История ОП .......................................................................................................23
Глубокое обучение ............................................................................................25
Элементы ОП ........................................................................................................26
Стратегия ..........................................................................................................26
Функция ценности............................................................................................28
Вознаграждение................................................................................................29
Модель ...............................................................................................................30
Применение ОП ....................................................................................................30
Игры...................................................................................................................30
Робототехника и индустрия 4.0 .......................................................................31
Машинное обучение .........................................................................................32
Экономика и финансы .....................................................................................32
Здравоохранение ..............................................................................................32
Интеллектуальные транспортные системы....................................................33
Оптимизация энергопотребления и умные сети электроснабжения ...........33
Резюме ...................................................................................................................33
Вопросы .................................................................................................................33
Для дальнейшего чтения......................................................................................34
Глава 2. Реализация цикла ОП и OpenAI Gym.....................................35
Настройка окружающей среды ............................................................................36
Установка OpenAI Gym .....................................................................................36
Установка Roboschool .......................................................................................37
OpenAI Gym и цикл ОП .........................................................................................37
Разработка цикла ОП........................................................................................38
Привыкаем к пространствам ...........................................................................41
Разработка моделей МО с --">
- 1
- 2
- 3
- . . .
- последняя (127) »
Книги схожие с «Алгоритмы обучения с подкреплением на Python» по жанру, серии, автору или названию:
Эйял Вирсански - Генетические алгоритмы на Python Жанр: Алгоритмы и структуры данных Год издания: 2020 |
Пратик Джоши - Искусственный интеллект с примерами на Python Жанр: Искусственный интеллект Год издания: 2019 |
Анатолий Постолит - Основы искусственного интеллекта в примерах на Python. Самоучитель Жанр: Python Год издания: 2021 Серия: Самоучитель |
Лаура Грессер, Ван Лун Кенг - Глубокое обучение с подкреплением. Теория и практика на языке Python Жанр: Python Год издания: 2022 Серия: Библиотека программиста |