Глибоке навчання з підкріпленням: теорія та практика мовою Python. Лаура Грессер Лун Кенг.

Глибоке навчання з підкріпленням (глибоке RL) поєднує в собі два підходи до машинного навчання.

Під час такого навчання віртуальні агенти вчаться виконувати послідовні завдання про прийняття рішень. За останнє десятиліття було багато неординарних досягнень у цій галузі — від однокористувацьких і багатокористувацьких ігор, як то го чи відеоігри Atari та Dota 2, до робототехніки.

Ця книга — введення в глибоке навчання з підкріпленням, що унікально комбінує теорію та практику. Автори починають розповідь з базових подробиць, потім докладно пояснюють теорію алгоритмів глибокого RL, демонструють їх реалізації на прикладі програмної бібліотеки SLM Lab і настінниць описують практичні аспекти використання глибокого RL.

Посібник добре підійде як для студентів, які вивчають комп'ютерні науки, так і для розробників програмного забезпечення, які знайомі з основними принципами машинного навчання та знають Python.