Głębokie uczenie przez wzmacnianie. Praca z chatbotami oraz robotyka, optymalizacja dyskretna i automatyzacja sieciowa w praktyce wyd. 2

Głębokie uczenie przez wzmacnianie rozwija się bardzo dynamicznie. Dziedzinę tę charakteryzuje niewyczerpany potencjał rozwiązywania trudnych problemów. Zajmuje się tym co najmniej kilka grup badawczych, koncentrujących się na wdrażaniu głębokiego uczenia przez wzmacnianie w różnych branżach. Niestety, opisy najnowszych osiągnięć są trudne do zrozumienia i zbyt abstrakcyjne, aby można było je łatwo zastosować w praktycznych implementacjach, a przecież poprawne działanie aplikacji jest uwarunkowane gruntownym zrozumieniem problemu przez projektanta.

To zaktualizowane i rozszerzone wydanie bestsellerowego przewodnika po najnowszych narzędziach i metodach związanych z uczeniem przez wzmacnianie. Zawiera wprowadzenie do teorii uczenia przez wzmacnianie, a także wyjaśnia praktyczne sposoby kodowania samouczących się agentów w celu rozwiązywania praktycznych zadań. W tym wydaniu dodano sześć nowych rozdziałów poświęconych takim osiągnięciom technologii jak dyskretna optymalizacja, metody wieloagentowe, środowisko Microsoft TextWorld czy zaawansowane techniki eksploracji. Opisano również inne zagadnienia, między innymi głębokie sieci Q, gradienty polityk, sterowanie ciągłe i wysoce skalowalne metody bezgradientowe. Poszczególne kwestie zostały zilustrowane kodem wraz z opisem szczegółów implementacji.