解锁强化学习(RL)全部潜力:本综合指南将深入探索人工智能的一个关键子领域。这本书深入介绍了强化学习的核心概念、数学原理和实用算法,帮助您全面理解这项前沿技术。 从马尔可夫决策过程、动态规划、蒙特卡洛方法和时差学习等基本概念概述开始,本书使用清晰、简洁的示例解释了RL理论的基础知识。接下来的部分涵盖了价值函数近似这一强化学习中的关键技术,并探索了各种策略近似方法,如策略梯度方法和像近端策略优化(PPO)这样的高级算法。 本书还深入探讨了分布式强化学习、好奇心驱动的探索以及著名的AlphaZero算法等高级主题,为读者提供了这些前沿技术的详细介绍。 注重解释算法及其背后的直觉,《强化学习的艺术》包括了您可以用来实现RL算法的实用源代码示例。完成本书后,您将深入理解强化学习背后的概念、数学和算法,成为人工智能从业者、研究人员和学生的必备资源。 您将学到什么: * 掌握强化学习的基本概念和特点,包括它与其他AI和非交互式机器学习方法的区别 * 将问题建模为马尔可夫决策过程,以及如何使用动态规划、蒙特卡洛方法和时差学习评估和优化策略 * 利用近似价值函数和策略的技术,包括线性和非线性价值函数近似以及策略梯度方法 * 了解分布式强化学习的架构和优势 * 掌握好奇心驱动探索的概念,以及如何利用它来改进强化学习代理 * 探索AlphaZero算法以及它如何能够击败职业围棋选手

本书适合谁阅读: * 想要在他们的项目和应用中融入强化学习算法的机器学习工程师、数据科学家、软件工程师和开发人员。

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强化学习(RL)是机器学习的一个领域,与软件代理应如何在环境中采取行动以最大化累积奖励的概念有关。除了监督学习和非监督学习外,强化学习是三种基本的机器学习范式之一。 强化学习与监督学习的不同之处在于,不需要呈现带标签的输入/输出对,也不需要显式纠正次优动作。相反,重点是在探索(未知领域)和利用(当前知识)之间找到平衡。 该环境通常以马尔可夫决策过程(MDP)的形式陈述,因为针对这种情况的许多强化学习算法都使用动态编程技术。经典动态规划方法和强化学习算法之间的主要区别在于,后者不假设MDP的确切数学模型,并且针对无法采用精确方法的大型MDP。

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