Глибоке навчання з підкріпленням: теорія та практика мовою Python - Грессер Л., Кенг В.

Глибоке навчання з підкріпленням (глибоке RL) поєднує в собі два підходи до машинного навчання. В ході такого навчання віртуальні агенти вчаться вирішувати послідовні завдання про прийняття рішень. За останнє десятиліття було багато непересічних досягнень в цій області — від однокористувацьких і багатокористувацьких ігор, таких як го та відеоігри Atari і Dota 2, до робототехніки.
Ця книга — введення в глибоке навчання з підкріпленням, унікально комбінуюче теорію і практику. Автори починають розповідь з базових відомостей, потім докладно пояснюють теорію алгоритмів глибокого RL, демонструють їх реалізації на прикладі програмної бібліотеки SLM Lab і наостанок описують практичні аспекти використання глибокого RL.
Посібник ідеально підійде як для студентів, що вивчають комп'ютерні науки, так і для розробників програмного забезпечення, які ознайомлені з основними принципами машинного навчання і знають Python.