Обучение с подкреплением для реальных задач: Пер. с англ.

Книга посвящена промышленно-ориентированному применению обучения с подкреплением (Reinforcement Learning, RL). Объяснено, как обучать промышленные и научные системы решению любых пошаговых задач методом проб и ошибок — без подготовки узкоспециализированных учебных множеств данных и без риска переобучить или переусложнить алгоритм. Рассмотрены марковские процессы принятия решений, глубокие Q-сети, градиенты политик и их вычисление, методы устранения энтропии и многое другое. Данная книга — первая на русском языке, где теоретический базис RL и алгоритмы даны в прикладном, отраслевом ключе.

Уиндер Ф. Обучение с подкреплением для реальных задач: Пер. с англ. / Ф. Уиндер. - Санкт-Петербург : БХВ-Петербург, 2022. - 400 с. - ISBN 978-5-9775-6885-2. - URL: https://www.ibooks.ru/bookshelf/386481/reading (дата обращения: 18.07.2025). - Текст: электронный.