Обучение с подкреплением: Введение. Второе издание
A

Обучение с подкреплением: Введение. Второе издание

Машинное обучение
reinforcement learning machine learning artificial intelligence Sutton and Barto introductory textbook neuroscience control theory
Автор
Ричард С. Саттон, Эндрю Дж. Барто
Издательство
ДМК Пресс
Год
2020
Язык
Русский
55
Оцените книгу

Чтобы читать книгу, войдите / зарегистрируйтесь

Ознакомительный фрагмент

Похожие книги

Обучение с подкреплением для реальных задач. Инженерный подход

Обучение с подкреплением для реальных задач. Инженерный подход

Фил Уиндер

Обучение с подкреплением на PyTorch: сборник рецептов

Обучение с подкреплением на PyTorch: сборник рецептов

Юси (Хэйден) Лю

Глубокое обучение с подкреплением: теория и практика на языке Python

Глубокое обучение с подкреплением: теория и практика на языке Python

Лаура Грессер, Ван Лун Кенг

Машинное обучение без лишних слов

Машинное обучение без лишних слов

Андрей Бурков

RAG-системы: от теории к практике. Практическое руководство по созданию интеллектуальных систем поиска и генерации контента в эпоху стремительного развития ИИ-технологий

RAG-системы: от теории к практике. Практическое руководство по созданию интеллектуальных систем поиска и генерации контента в эпоху стремительного развития ИИ-технологий

Р. В. Душкин

Регрессия: теория и практика. C примерами на R и Stan

Регрессия: теория и практика. C примерами на R и Stan

Эндрю Гельман, Дженнифер Хилл, Аки Вехтари

Машинное обучение для бизнеса и маркетинга

Машинное обучение для бизнеса и маркетинга

Илья Кацов

Тюнинг систем: экспериментирование для инженеров от А/В-тестирования до байесовской оптимизации

Тюнинг систем: экспериментирование для инженеров от А/В-тестирования до байесовской оптимизации

Дэвид Свит

Совершенный алгоритм. Алгоритмы для NP-трудных задач

Совершенный алгоритм. Алгоритмы для NP-трудных задач

Тим Рафгарден

Нейросетевые методы в обработке естественного языка

Нейросетевые методы в обработке естественного языка

Йоав Гольдберг