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Decision Making Under Uncertainty and Reinforcement Learning: Theory and Algorithms: 223 (Intelligent Systems Reference Library) - Tapa blanda
Sinopsis
Presents recent research in decision making under uncertainty, and in particular reinforcement learning and learning with expert advice
Relate the theory to practical problems in reinforcement learning, artificial intelligence and cognitive science
Gives a thorough understanding of statistical decision theory, the meaning of hypothesis testing, automatic methods for designing and interpreting experiments and the relation of statistical decision making to human decision making
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De la contraportada
This book presents recent research in decision making under uncertainty, in particular reinforcement learning and learning with expert advice. The core elements of decision theory, Markov decision processes and reinforcement learning have not been previously collected in a concise volume. Our aim with this book was to provide a solid theoretical foundation with elementary proofs of the most important theorems in the field, all collected in one place, and not typically found in
introductory textbooks. This book is addressed to graduate students that are interested in statistical decision making under uncertainty and the foundations of reinforcement learning.
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Decision Making Under Uncertainty and Reinforcement Learning (eng)
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Decision Making Under Uncertainty and Reinforcement Learning
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ISBN 10: 3031108922
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Decision Making Under Uncertainty and Reinforcement Learning
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ISBN 10: 3031108922
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Taschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This book presents recent research in decision making under uncertainty, in particular reinforcement learning and learning with expert advice. The core elements of decision theory, Markov decision processes and reinforcement learning have not been previously collected in a concise volume. Our aim with this book was to provide a solid theoretical foundation with elementary proofs of the most important theorems in the field, all collected in one place, and not typically found in introductory textbooks. This book is addressed to graduate students that are interested in statistical decision making under uncertainty and the foundations of reinforcement learning. 260 pp. Englisch. Nº de ref. del artículo: 9783031108921
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Decision Making Under Uncertainty and Reinforcement Learning : Theory and Algorithms
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Decision Making Under Uncertainty and Reinforcement Learning: Theory and Algorithms (Intelligent Systems Reference Library, 223)
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Decision Making Under Uncertainty and Reinforcement Learning | Theory and Algorithms
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Taschenbuch. Condición: Neu. Decision Making Under Uncertainty and Reinforcement Learning | Theory and Algorithms | Christos Dimitrakakis (u. a.) | Taschenbuch | Intelligent Systems Reference Library | xiii | Englisch | 2023 | Springer | EAN 9783031108921 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu. Nº de ref. del artículo: 121996281
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Decision Making Under Uncertainty and Reinforcement Learning
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Paperback. Condición: New. 2022 ed. This book presents recent research in decision making under uncertainty, in particular reinforcement learning and learning with expert advice. The core elements of decision theory, Markov decision processes and reinforcement learning have not been previously collected in a concise volume. Our aim with this book was to provide a solid theoretical foundation with elementary proofs of the most important theorems in the field, all collected in one place, and not typically found in introductory textbooks. This book is addressed to graduate students that are interested in statistical decision making under uncertainty and the foundations of reinforcement learning. Nº de ref. del artículo: LU-9783031108921
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