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Sutton, Richard S.: Reinforcement Learning
Reinforcement Learning , An Introduction , > , Auflage: 2. Auflage, Erscheinungsjahr: 20181113, Produktform: Leinen, Titel der Reihe: Adaptive Computation and Machine Learning series##, Autoren: Sutton, Richard S.~Barto, Andrew G., Redaktion: Bach, Francis, Auflage: 18002, Auflage/Ausgabe: 2. Auflage, Abbildungen: 64 color illus., 51 b 115 Illustrations, unspecified, Themenüberschrift: COMPUTERS / Intelligence (AI) & Semantics, Keyword: technology;computer science;ai;computers;artificial intelligence;computer;algorithm;machine learning;algorithms;tech;superintelligence;intelligence;computer books;ai books;sci-fi;philosophy;mystery;psychology;business;thriller;meditation;sports;crime;cyberpunk;mindfulness;art;dystopia;suspense;health;anxiety;brain;sociology;internet;biography;self improvement;future;self help;neuroscience;classic;writing;cookbooks;career;essays;consciousness;gaming;communication;language;spirituality;cooking, Fachschema: Englische Bücher / Naturwissenschaften~Intelligenz / Künstliche Intelligenz~KI~Künstliche Intelligenz - AI~Algorithmus~Fuzzy Logik - Fuzzy Set~Neuronales Netz - Neuronaler Computer - Neurocomputer, Fachkategorie: Algorithmen und Datenstrukturen, Warengruppe: HC/Informatik, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Länge: 236, Breite: 184, Höhe: 40, Gewicht: 1192, Produktform: Gebunden, Genre: Importe,
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The Art of Reinforcement Learning, Fachbücher von Michael HuThe Art of Reinforcement Learning ist ein umfassendes Fachbuch, das sich mit den zentralen Konzepten und Techniken des Reinforcement Learning (RL) beschäftigt, einem wichtigen Teilbereich der Künstlichen Intelligenz. Dieses Buch bietet eine detaillierte Einführung in die Grundlagen von RL, einschliesslich Markov-Entscheidungsprozessen, dynamischer Programmierung, Monte-Carlo-Methoden und zeitlicher Differenzierung. Durch klare und prägnante Beispiele wird das theoretische Fundament von RL verständlich gemacht. Darüber hinaus behandelt das Buch fortgeschrittene Themen wie die Approximation von Wertfunktionen, verschiedene Politiken und moderne Algorithmen wie Proximal Policy Optimization (PPO). Es bietet auch Einblicke in innovative Ansätze wie verteiltes Reinforcement Learning und die neugier-getriebene Exploration sowie eine detaillierte Analyse des AlphaZero-Algorithmus. Mit praktischen Quellcode-Beispielen ausgestattet, ermöglicht es den Leserinnen und Lesern, RL-Algorithmen selbst zu implementieren und ein tiefes Verständnis für die zugrunde liegenden Konzepte und Mathematik zu entwickeln. Dieses Buch ist eine unverzichtbare Ressource für Fachleute, Forscher und Studierende im Bereich der Künstlichen Intelligenz.64,19 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Design of Experiments for Reinforcement Learning, Fachbücher von Christopher GattiDas Buch "Design of Experiments for Reinforcement Learning" von Christopher Gatti bietet eine umfassende Untersuchung der Interaktionen zwischen den zentralen Komponenten des Reinforcement Learning: dem Lernalgorithmus und der funktionalen Repräsentation des erlernten Wissens. Durch die Anwendung von experimentellen Designs, die in der Forschung zu maschinellen Lernmethoden selten verwendet werden, wird ein empirischer Ansatz verfolgt, um das Verhalten dieser beiden Elemente zu analysieren. Die Ergebnisse dieser Arbeit liefern wertvolle Erkenntnisse darüber, welche Faktoren den Erfolg von Reinforcement Learning-Implementierungen beeinflussen und wie diese Lernmethoden auf komplexere Probleme angewendet werden können. Das Buch richtet sich an Fachleute und Studierende im Bereich Technik und IT, die ein tieferes Verständnis für die Mechanismen des Reinforcement Learning entwickeln möchten.106,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Sutton, Richard S.: Reinforcement LearningReinforcement Learning , An Introduction , > , Auflage: 2. Auflage, Erscheinungsjahr: 20181113, Produktform: Leinen, Titel der Reihe: Adaptive Computation and Machine Learning series##, Autoren: Sutton, Richard S.~Barto, Andrew G., Redaktion: Bach, Francis, Auflage: 18002, Auflage/Ausgabe: 2. Auflage, Abbildungen: 64 color illus., 51 b 115 Illustrations, unspecified, Themenüberschrift: COMPUTERS / Intelligence (AI) & Semantics, Keyword: technology;computer science;ai;computers;artificial intelligence;computer;algorithm;machine learning;algorithms;tech;superintelligence;intelligence;computer books;ai books;sci-fi;philosophy;mystery;psychology;business;thriller;meditation;sports;crime;cyberpunk;mindfulness;art;dystopia;suspense;health;anxiety;brain;sociology;internet;biography;self improvement;future;self help;neuroscience;classic;writing;cookbooks;career;essays;consciousness;gaming;communication;language;spirituality;cooking, Fachschema: Englische Bücher / Naturwissenschaften~Intelligenz / Künstliche Intelligenz~KI~Künstliche Intelligenz - AI~Algorithmus~Fuzzy Logik - Fuzzy Set~Neuronales Netz - Neuronaler Computer - Neurocomputer, Fachkategorie: Algorithmen und Datenstrukturen, Warengruppe: HC/Informatik, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Länge: 236, Breite: 184, Höhe: 40, Gewicht: 1192, Produktform: Gebunden, Genre: Importe,102,09 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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The Art of Reinforcement Learning, Fachbücher von Michael HuThe Art of Reinforcement Learning ist ein umfassendes Fachbuch, das sich mit den zentralen Konzepten und Techniken des Reinforcement Learning (RL) beschäftigt, einem wichtigen Teilbereich der Künstlichen Intelligenz. Dieses Buch bietet eine detaillierte Einführung in die Grundlagen von RL, einschliesslich Markov-Entscheidungsprozessen, dynamischer Programmierung, Monte-Carlo-Methoden und zeitlicher Differenzierung. Durch klare und prägnante Beispiele wird das theoretische Fundament von RL verständlich gemacht. Darüber hinaus behandelt das Buch fortgeschrittene Themen wie die Approximation von Wertfunktionen, verschiedene Politiken und moderne Algorithmen wie Proximal Policy Optimization (PPO). Es bietet auch Einblicke in innovative Ansätze wie verteiltes Reinforcement Learning und die neugier-getriebene Exploration sowie eine detaillierte Analyse des AlphaZero-Algorithmus. Mit praktischen Quellcode-Beispielen ausgestattet, ermöglicht es den Leserinnen und Lesern, RL-Algorithmen selbst zu implementieren und ein tiefes Verständnis für die zugrunde liegenden Konzepte und Mathematik zu entwickeln. Dieses Buch ist eine unverzichtbare Ressource für Fachleute, Forscher und Studierende im Bereich der Künstlichen Intelligenz.64,19 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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Design of Experiments for Reinforcement Learning, Fachbücher von Christopher GattiDas Buch "Design of Experiments for Reinforcement Learning" von Christopher Gatti bietet eine umfassende Untersuchung der Interaktionen zwischen den zentralen Komponenten des Reinforcement Learning: dem Lernalgorithmus und der funktionalen Repräsentation des erlernten Wissens. Durch die Anwendung von experimentellen Designs, die in der Forschung zu maschinellen Lernmethoden selten verwendet werden, wird ein empirischer Ansatz verfolgt, um das Verhalten dieser beiden Elemente zu analysieren. Die Ergebnisse dieser Arbeit liefern wertvolle Erkenntnisse darüber, welche Faktoren den Erfolg von Reinforcement Learning-Implementierungen beeinflussen und wie diese Lernmethoden auf komplexere Probleme angewendet werden können. Das Buch richtet sich an Fachleute und Studierende im Bereich Technik und IT, die ein tieferes Verständnis für die Mechanismen des Reinforcement Learning entwickeln möchten.106,99 €*Versand: 0,00 €Sichere Weiterleitung zum Anbieter
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