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Livres — reinforcement learning

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Algorithmes pour la prise de décision

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Mykel J. Kochenderfer, Tim A. Wheeler, Kyle H. Wray

Algorithmes et théorie
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Intelligence artificielle : une approche moderne. Quatrième édition. Volume 3. Apprentissage, perception et action

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Стюарт Рассел, Питер Норвиг

Algorithmes et théorie
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Plonger dans l'apprentissage par renforcement profond

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Мигель Моралес

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TensorFlow pour le Deep Learning : De la Régression Linéaire à l'Apprentissage par Renforcement

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Bharath Ramsundar, Reza Bosagh Zadeh

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Apprentissage par Renforcement avec Open AI, TensorFlow et Keras en utilisant Python

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Abhishek Nandy, Manisha Biswas

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Grokking les algorithmes d'IA, deuxième édition : Comment l'IA résout des problèmes complexes

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Rishal Hurbans

IA et ML
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Introduction au Deep Learning

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Евгений Черняк

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Réseaux neuronaux et apprentissage profond : cours de formation

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Чару Аггарвал

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Apprentissage automatique. Des bases aux modèles avancés

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Саймон Принс

IA et ML
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Apprentissage par renforcement pour des problèmes réels. Approche d'ingénierie

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Фил Уиндер

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Apprentissage par renforcement 2014 Sutton Barto

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IA et ML
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Apprentissage par renforcement : Introduction. Deuxième édition

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Ричард С. Саттон, Эндрю Дж. Барто

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Apprentissage par renforcement avec PyTorch : recueil de recettes

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Юси (Хэйден) Лю

IA et ML
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Algorithmes de prise de décision

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Микель Кохендерфер, Тим Уилер, Кайл Рэй

Algorithmes et théorie
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Apprentissage par renforcement profond : théorie et pratique en Python

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Лаура Грессер, Ван Лун Кенг

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Apprentissage profond et jeu de go

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Макс Памперла, Кевин Фергюсон

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Apprentissage automatique probabiliste : introduction

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Кэвин П. Мэрфи

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Machine Learning et Data Science : Fondamentaux et Applications

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Prateek Agrawal, Charu Gupta, Anand Sharma, Vishu Madaan, Nisheeth Joshi

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Deep Learning et le Jeu de Go

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Max Pumperla, Kevin Ferguson

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Algorithmes d'apprentissage par renforcement en Python. Description et développement d'algorithmes d'intelligence artificielle

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Андреа Лонца

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Apprentissage par Renforcement : Théorie et Implémentation Python

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Zhiqing Xiao

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Apprentissage par Renforcement Profond avec Python : RLHF pour Chatbots et Grands Modèles de Langage, Deuxième Édition

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Nimish Sanghi

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Java Deep Learning Cookbook : Entraînez des réseaux neuronaux pour la classification, le NLP et l'apprentissage par renforcement avec Deeplearning4j

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Rahul Raj

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Machine Learning, Animé

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Mark Liu

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Algorithmes d'optimisation : techniques d'IA pour les problèmes de conception, de planification et de contrôle

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Alaa Khamis

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Réseaux de neurones avec TensorFlow et Keras : Entraînement, modèles génératifs et apprentissage par renforcement

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Philip Hua

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Apprentissage par Renforcement pour la Finance : Une Introduction Basée sur Python

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Yves Hilpisch

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Introduction au Machine Learning. Troisième Édition

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Ethem Alpaydın

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IA Apprentissage Automatique Avancé pour la Finance avec Python

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Hayden Van Der Post

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Mécanique Quantique et Machines Bayésiennes

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George Chapline

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Décoder les algorithmes de l'intelligence artificielle

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Ришал Харбанс

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Apprentissage par renforcement profond avec Python. OpenAI Gym et TensorFlow pour les experts

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Судхарсан Равичандиран

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