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9783031004230 - Algorithms for Reinforcement Learning (Synthesis Lectures on Artificial Intelligence and Machine Learning) de Szepesvári, Csaba (21 resultados)
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Algorithms for Reinforcement Learning
Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
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Algorithms for Reinforcement Learning (Paperback or Softback)
Librería: BargainBookStores, Grand Rapids, MI, Estados Unidos de America
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Algorithms for Reinforcement Learning (Synthesis Lectures on Artificial Intelligence and Machine Learning)
Librería: California Books, Miami, FL, Estados Unidos de America
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Algorithms for Reinforcement Learning
Idioma: Inglés
Publicado por Springer International Publishing AG, CH, 2010
ISBN 10: 303100423X ISBN 13: 9783031004230
Librería: Rarewaves.com USA, London, LONDO, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
Original o primera edición
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Algorithms for Reinforcement Learning
Librería: GreatBookPrices, Columbia, MD, Estados Unidos de America
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Algorithms for Reinforcement Learning
Librería: Books Puddle, New York, NY, Estados Unidos de America
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Algorithms for Reinforcement Learning
Librería: Basi6 International, Irving, TX, Estados Unidos de America
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Algorithms for Reinforcement Learning
Librería: Romtrade Corp., STERLING HEIGHTS, MI, Estados Unidos de America
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Algorithms for Reinforcement Learning
Librería: SMASS Sellers, IRVING, TX, Estados Unidos de America
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Algorithms for Reinforcement Learning (Synthesis Lectures on Artificial Intelligence and Machine Learning)
Librería: Ria Christie Collections, Uxbridge, Reino Unido
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Algorithms for Reinforcement Learning
Librería: Chiron Media, Wallingford, Reino Unido
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Algorithms for Reinforcement Learning
Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Algorithms for Reinforcement Learning
Librería: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Algorithms for Reinforcement Learning
Idioma: Inglés
Publicado por Springer International Publishing, 2010
ISBN 10: 303100423X ISBN 13: 9783031004230
Librería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Añadir al carritoTaschenbuch. 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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Algorithms for Reinforcement Learning
Idioma: Inglés
Publicado por Springer Nature Switzerland, Springer International Publishing Jul 2010, 2010
ISBN 10: 303100423X ISBN 13: 9783031004230
Librería: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Alemania
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. Neuware -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 ExplorationSpringer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg 104 pp. Englisch.
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Algorithms for Reinforcement Learning
Librería: preigu, Osnabrück, Alemania
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Añadir al carritoTaschenbuch. 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[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
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Algorithms for Reinforcement Learning
Idioma: Inglés
Publicado por Springer International Publishing AG, CH, 2010
ISBN 10: 303100423X ISBN 13: 9783031004230
Librería: Rarewaves.com UK, London, Reino Unido
Calificación del vendedor: 5 de 5 estrellas
Original o primera edición
EUR 34,21
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Algorithms for Reinforcement Learning (eng)
Librería: Brook Bookstore On Demand, Napoli, NA, Italia
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Algorithms for Reinforcement Learning
Librería: Majestic Books, Hounslow, Reino Unido
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Algorithms for Reinforcement Learning
Idioma: Inglés
Publicado por Springer International Publishing Jul 2010, 2010
ISBN 10: 303100423X ISBN 13: 9783031004230
Librería: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Alemania
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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -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 104 pp. Englisch.
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Algorithms for Reinforcement Learning
Idioma: Inglés
Publicado por Springer, Berlin|Springer International Publishing|Morgan & Claypool|Springer, 2010
ISBN 10: 303100423X ISBN 13: 9783031004230
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