Алгоритмы обучения с подкреплением на Python Автор: Лонца Андреа Год: 2020 Количество страниц: 287 Эта книга поможет читателю овладеть алгоритмами обучения с подкреплением (ОП) и научиться реализовывать их при создании самообучающихся агентов. В 1 части рассматриваются различные элементы ОП, сфера его применения, инструменты, необходимые для работы в среде ОП. 2 и 3 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 алг-ми исследования на базе верхней доверительной границы (UCB и UCB1) и мета-алгоритмом ESBAS. Издание предназначено для тех, кто интересуется исследованиями в области ИИ, применяет в работе DL или хочет освоить обучение с подкреплением с нуля.