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题名/责任者:

Python强化学习:算法、核心技术与行业应用/(美) 埃内斯·比尔金著 朱小虎, 汪莉娟, 张韩昊帝译

出版发行项:

北京:机械工业出版社,2023.9

ISBN及定价:

978-7-111-73489-5/CNY129.00

载体形态项:

xv, 348页:图;24cm

统一题名:

Mastering reinforcement learning with Python

其它题名:

算法、核心技术与行业应用

丛编项:

智能系统与技术丛书

个人责任者:

比尔金 (Bilgin, Enes) 著

个人次要责任者:

朱小虎 译

个人次要责任者:

汪莉娟 译

个人次要责任者:

张韩昊帝 译

学科主题:

软件工具-程序设计

中图法分类号:

TP311.56

出版发行附注:

本书中文简体字版由Packt Publishing授权机械工业出版社独家出版

责任者附注:

埃内斯·比尔金 (Enes Bilgin), 微软自主系统部门的高级人工智能工程师和技术主管。他是一名机器学习与运筹学从业者和研究员, 在使用Python、TensorFlow和Ray/RLlib为顶级科技公司构建生产系统和模型方面拥有丰富的经验。他拥有波士顿大学系统工程硕士学位和博士学位, 以及比尔肯特大学工业工程学士学位。

书目附注:

有书目

提要文摘附注:

本书分为四部分: 第一部分涵盖强化学习的必要背景, 包括定义、数学基础和强化学习解决方案的概述; 第二部分深入介绍最先进的强化学习算法 (规模化的深度Q-学习、基于策略的方法、基于模型的方法、多智能体强化学习等), 包括每种算法的优缺点; 第三部分介绍强化学习中的高级技术, 包括机器教学、泛化和域随机化、元强化学习等主题, 还涵盖强化学习中有助于改进模型的各种高级主题; 第四部分讲解强化学习的各种应用, 例如自主系统、供应链管理、营销和金融、智慧城市与网络安全等, 并讨论强化学习领域的一些挑战及未来方向。

使用对象附注:

本书适用于希望在实际项目中实现高级强化学习概念的专业机器学习从业者和深度学习研究人员。本书也适合那些希望通过自学习智能体解决复杂的序贯决策问题的强化学习专家

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