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Algorithms for Decision Making - Tapa dura

 
9780262047012: Algorithms for Decision Making
  • EditorialThe MIT Press
  • Año de publicación2022
  • ISBN 10 0262047012
  • ISBN 13 9780262047012
  • EncuadernaciónTapa dura
  • IdiomaInglés
  • Número de páginas700

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Tim A. Wheeler Mykel J. Kochenderfer
Publicado por MIT Press, 2022
ISBN 10: 0262047012 ISBN 13: 9780262047012
Nuevo Tapa dura

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Kochenderfer, Mykel J.; Wheeler, Tim A.; Wray, Kyle H.
Publicado por The MIT Press, 2022
ISBN 10: 0262047012 ISBN 13: 9780262047012
Antiguo o usado Tapa dura

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Wray,KyleH.
Publicado por Penguin Random House
ISBN 10: 0262047012 ISBN 13: 9780262047012
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Publicado por Penguin Random House
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Mykel J. Kochenderfer
Publicado por MIT Press, 2022
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Publicado por The MIT Press, 2022
ISBN 10: 0262047012 ISBN 13: 9780262047012
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Wheeler Tim A. Kochenderfer Mykel J.
Publicado por MIT Press, 2022
ISBN 10: 0262047012 ISBN 13: 9780262047012
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Mykel J. Kochenderfer
Publicado por MIT Press Ltd, 2022
ISBN 10: 0262047012 ISBN 13: 9780262047012
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Hardcover. Condición: new. Hardcover. A broad introduction to algorithms for decision making under uncertainty, introducing the underlying mathematical problem formulations and the algorithms for solving them.A broad introduction to algorithms for decision making under uncertainty, introducing the underlying mathematical problem formulations and the algorithms for solving them.Automated decision-making systems or decision-support systems-used in applications that range from aircraft collision avoidance to breast cancer screening-must be designed to account for various sources of uncertainty while carefully balancing multiple objectives. This textbook provides a broad introduction to algorithms for decision making under uncertainty, covering the underlying mathematical problem formulations and the algorithms for solving them.The book first addresses the problem of reasoning about uncertainty and objectives in simple decisions at a single point in time, and then turns to sequential decision problems in stochastic environments where the outcomes of our actions are uncertain. It goes on to address model uncertainty, when we do not start with a known model and must learn how to act through interaction with the environment; state uncertainty, in which we do not know the current state of the environment due to imperfect perceptual information; and decision contexts involving multiple agents. The book focuses primarily on planning and reinforcement learning, although some of the techniques presented draw on elements of supervised learning and optimization. Algorithms are implemented in the Julia programming language. Figures, examples, and exercises convey the intuition behind the various approaches presented. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability. Nº de ref. del artículo: 9780262047012

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ISBN 10: 0262047012 ISBN 13: 9780262047012
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