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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

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

学科主题:

机器学习

中图法分类号:

TP311.561

中图法分类号:

TP181

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。

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