Csaba szepesvari (45 resultados)
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Paperback. Condición: new. Paperback. Reinforcement learning is a learning paradigm concerned with learning to control a system so as to maximize a numerical performance measure that expresses a long-term objective. What distinguishes reinforcement learning from supervised learning is that only partial feedback is given to the l…earner about the learner's predictions. Further, the predictions may have long term effects through influencing the future state of the controlled system. Thus, time plays a special role. The goal in reinforcement learning is to develop efficient learning algorithms, as well as to understand the algorithms' merits and limitations. Reinforcement learning is of great interest because of the large number of practical applications that it can be used to address, ranging from problems in artificial intelligence to operations research or control engineering. In this book, we focus on those algorithms of reinforcement learning that build on the powerful theory of dynamic programming. We give a fairly comprehensive catalog of learning problems, describe the core ideas, note a large number of state of the art algorithms, followed by the discussion of their theoretical properties and limitations. Table of Contents: Markov Decision Processes / Value Prediction Problems / Control / For Further Exploration Reinforcement learning is a learning paradigm concerned with learning to control a system so as to maximize a numerical performance measure that expresses a long-term objective. What distinguishes reinforcement learning from supervised learning is that only partial feedback is given to the learner about the learner's predictions. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.
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- Primera edición
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Condición: New. In English.
Algorithmic Learning Theory : 22nd International Conference, ALT 2011, Espoo, Finland, October 5-7, 2011, Proceedings
Kivinen, Jyriki (EDT); Szepesvari, Csaba (EDT); Ukkonen, Esko (EDT); Zeugmann, Thomas (EDT)
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Idioma: Inglés
Editorial: Springer-Verlag Berlin and Heidelberg GmbH & Co. KG, Berlin 2011
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Paperback. Condición: new. Paperback. This book constitutes the refereed proceedings of the 22nd International Conference on Algorithmic Learning Theory, ALT 2011, held in Espoo, Finland, in October 2011, co-located with the 14th International Conference on Discovery Science, DS 2011. The 28 revised full papers presented togethe…r with the abstracts of 5 invited talks were carefully reviewed and selected from numerous submissions. The papers are divided into topical sections of papers on inductive inference, regression, bandit problems, online learning, kernel and margin-based methods, intelligent agents and other learning models. This book constitutes the refereed proceedings of the 22nd International Conference on Algorithmic Learning Theory, ALT 2011, held in Espoo, Finland, in October 2011, co-located with the 14th International Conference on Discovery Science, DS 2011. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.
- Tapa dura
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Condición: New.
Algorithmic Learning Theory : 22nd International Conference, ALT 2011, Espoo, Finland, October 5-7, 2011, Proceedings
Kivinen, Jyriki (EDT); Szepesvari, Csaba (EDT); Ukkonen, Esko (EDT); Zeugmann, Thomas (EDT)
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Condición: As New. Unread book in perfect condition.
Idioma: Inglés
Editorial: Springer-Verlag Berlin and Heidelberg GmbH and Co. KG, DE 2011
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Paperback. Condición: New. 2011th.
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Condición: New.
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Condición: New. In.
Algorithmic Learning Theory: 22nd International Conference, ALT 2011, Espoo, Finland, October 5-7, 2011, Proceedings (Lecture Notes in Computer Science)
Jyriki Kivinen, Csaba Szepesv�ri, Esko Ukkonen, Thomas Zeugmann
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Paperback. Condición: New.
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Hardback. Condición: New. Decision-making in the face of uncertainty is a significant challenge in machine learning, and the multi-armed bandit model is a commonly used framework to address it. This comprehensive and rigorous introduction to the multi-armed bandit problem examines all the major settings, including stochastic, ad…versarial, and Bayesian frameworks. A focus on both mathematical intuition and carefully worked proofs makes this an excellent reference for established researchers and a helpful resource for graduate students in computer science, engineering, statistics, applied mathematics and economics. Linear bandits receive special attention as one of the most useful models in applications, while other chapters are dedicated to combinatorial bandits, ranking, non-stationary problems, Thompson sampling and pure exploration. The book ends with a peek into the world beyond bandits with an introduction to partial monitoring and learning in Markov decision processes.
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EUR 52,82
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Paperback. Condición: new. Paperback. Reinforcement learning is a learning paradigm concerned with learning to control a system so as to maximize a numerical performance measure that expresses a long-term objective. What distinguishes reinforcement learning from supervised learning is that only partial feedback is given to the l…earner about the learner's predictions. Further, the predictions may have long term effects through influencing the future state of the controlled system. Thus, time plays a special role. The goal in reinforcement learning is to develop efficient learning algorithms, as well as to understand the algorithms' merits and limitations. Reinforcement learning is of great interest because of the large number of practical applications that it can be used to address, ranging from problems in artificial intelligence to operations research or control engineering. In this book, we focus on those algorithms of reinforcement learning that build on the powerful theory of dynamic programming. We give a fairly comprehensive catalog of learning problems, describe the core ideas, note a large number of state of the art algorithms, followed by the discussion of their theoretical properties and limitations. Table of Contents: Markov Decision Processes / Value Prediction Problems / Control / For Further Exploration Reinforcement learning is a learning paradigm concerned with learning to control a system so as to maximize a numerical performance measure that expresses a long-term objective. What distinguishes reinforcement learning from supervised learning is that only partial feedback is given to the learner about the learner's predictions. Shipping may be from our Sydney, NSW warehouse or from our UK or US warehouse, depending on stock availability.
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Taschenbuch. Condición: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Reinforcement learning is a learning paradigm concerned with learning to control a system so as to maximize a numerical performance measure that expresses a long-term objective. What distinguishes reinforcement learning from supervised learning is…that only partial feedback is given to the learner about the learner's predictions. Further, the predictions may have long term effects through influencing the future state of the controlled system. Thus, time plays a special role. The goal in reinforcement learning is to develop efficient learning algorithms, as well as to understand the algorithms' merits and limitations. Reinforcement learning is of great interest because of the large number of practical applications that it can be used to address, ranging from problems in artificial intelligence to operations research or control engineering. In this book, we focus on those algorithms of reinforcement learning that build on the powerful theory of dynamic programming. We give a fairly comprehensive catalog of learning problems, describe the core ideas, note a large number of state of the art algorithms, followed by the discussion of their theoretical properties and limitations. Table of Contents: Markov Decision Processes / Value Prediction Problems / Control / For Further Exploration.
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Paperback. Condición: Brand New. 2011 edition. 466 pages. 9.50x6.25x1.00 inches. In Stock.
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Librería: preigu, Osnabrück, Alemaniapreigu
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EUR 32,40
Envío por EUR 70,00Se envía de Alemania a Estados Unidos de AmericaCantidad disponible: 5 disponibles
Taschenbuch. Condición: Neu. Algorithms for Reinforcement Learning | Csaba Szepesvári | Taschenbuch | Synthesis Lectures on Artificial Intelligence and Machine Learning | xiii | Englisch | 2010 | Springer | EAN 9783031004230 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[d…ot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
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- Primera edición
Librería: Rarewaves.com UK, London, Reino UnidoRarewaves.com UK
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EUR 34,37
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Paperback. Condición: New. 1st.
- Tapa dura
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Condición: New. Decision-making in the face of uncertainty is a challenge in machine learning, and the multi-armed bandit model is a common framework to address it. This comprehensive introduction is an excellent reference for established researchers and a resource for gra.
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Librería: Romtrade Corp., STERLING HEIGHTS, MI, Estados Unidos de AmericaRomtrade Corp.
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Algorithmic learning theory 22nd international conference ; proceedings.
Kivinen, Jyrki , Csaba Szepesvári and Esko Zeugmann Thomas [Hrsg.] Ukkonen:
- Tapa blanda
Librería: BBB-Internetbuchantiquariat, Bremen, AlemaniaBBB-Internetbuchantiquariat
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EUR 39,30
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Softcover/Paperback. Condición: Sehr gut. 451 Seiten Zustand: sehr gut; Ungelesen; Fußschnitt leicht angeschmutzt; T-AA1357 9783642244117 Wenn das Buch einen Schutzumschlag hat, ist das ausdrücklich erwähnt. Rechnung mit ausgewiesener Mwst. Sprache: Englisch Gewicht in Gramm: 745.
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Idioma: Inglés
Editorial: Springer-Verlag Berlin and Heidelberg GmbH & Co. KG, Berlin 2011
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EUR 92,60
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Paperback. Condición: new. Paperback. This book constitutes the refereed proceedings of the 22nd International Conference on Algorithmic Learning Theory, ALT 2011, held in Espoo, Finland, in October 2011, co-located with the 14th International Conference on Discovery Science, DS 2011. The 28 revised full papers presented togethe…r with the abstracts of 5 invited talks were carefully reviewed and selected from numerous submissions. The papers are divided into topical sections of papers on inductive inference, regression, bandit problems, online learning, kernel and margin-based methods, intelligent agents and other learning models. This book constitutes the refereed proceedings of the 22nd International Conference on Algorithmic Learning Theory, ALT 2011, held in Espoo, Finland, in October 2011, co-located with the 14th International Conference on Discovery Science, DS 2011. Shipping may be from our Sydney, NSW warehouse or from our UK or US warehouse, depending on stock availability.
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EUR 68,24
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Buch. Condición: Neu. Neuware.
