Głębokie uczenie przez wzmacnianie rozwija się niezwykle dynamicznie. Dziedzinę tę cechuje niewyczerpany potencjał rozwiązywania nieprzystępnych problemów. Zajmuje się tym co najmniej kilka grup badawczych, koncentrujących się na wdrażaniu głębokiego uczenia przez wzmacnianie w rozmaitych branżach. Niestety, opisy najnowszych osiągnięć są skomplikowane do zrozumienia i zbyt abstrakcyjne, żeby można było jeużyć w ergonomicznych implementacjach, a przecież poprawne działanie aplikacji jest uwarunkowane gruntownym zrozumieniem problemu przez projektanta.
To zaktualizowane i zwiększone wydanie bestsellerowego przewodnika po najnowszych narzędziach i metodach związanych z uczeniem poprzez wzmacnianie. Gromadzi wprowadzenie do teorii uczenia przez wzmacnianie i wyjaśnia poręczne sposoby kodowania samouczących się agentów w celu rozwiązywania ergonomicznych zadań. W tym wydaniu dodano sześć nowych rozdziałów poświęconych takim osiągnięciom technice jak dyskretna optymalizacja, metody wieloagentowe, środowisko Microsoft TextWorld czy zaawansowane techniki eksploracji. Opisano też inne zagadnienia, między innymi głębokie sieci Q, gradienty polityk, sterowanie ciągłe i wysoce skalowalne metody bezgradientowe. Poszczególne kwestie zostały zilustrowane kodem wraz z opisem szczegółów implementacji.
Tytuł Głębokie uczenie poprzez wzmacnianie. Praca z chatbotami, a także robotyka, optymalizacja dyskretna i automatyzacja sieciowa w praktyce wyd. 2 Autor Maxim Lapan Wydawnictwo Helion EAN 9788328380523 ISBN 9788328380523 Kategoria Nauka i technologia\Informatyka liczba stron 720 Rok wydania 2022 Oprawa Miękka Wydanie 2