Глибоке навчання з підкріпленням. Теорія і практика мовою Python

Глибоке навчання з підкріпленням (глибоке RL) поєднує в собі два підходи до машинного навчання. Під час такого навчання віртуальні агенти вчаться розв'язувати послідовні задачі про ухвалення рішень. За останнє десятиліття було багато неординарних досягнень у цій царині - від однокористувацьких і багатокористувацьких ігор, таких як го і відеоігри Atari і Dota 2, до робототехніки. Ця книга - вступ до глибокого навчання з підкріпленням, що унікально комбінує теорію і практику. Автори починають розповідь із базових відомостей, потім докладно пояснюють теорію алгоритмів глибокого RL, демонструють їхні реалізації на прикладі програмної бібліотеки SLM Lab і наостанок описують практичні аспекти використання глибокого RL. Посібник ідеально підійде як для студентів, які вивчають комп'ютерні науки, так і для розробників програмного забезпечення, які знайомі з основними принципами машинного навчання і знають Python.