Pembelajaran Penguatan, Edisi Kedua: Pengantar Komputasi Adaptif dan Pembelajaran Mesin
Pembelajaran penguatan adalah bidang kecerdasan buatan yang berfokus pada pengembangan agen yang mampu belajar mengambil tindakan optimal dalam lingkungan yang tidak pasti. Edisi kedua dari buku klasik "Pembelajaran Penguatan" karya Richard S. Sutton dan Andrew G. Barto memberikan pengenalan yang komprehensif terhadap subjek yang kompleks ini.
Fitur Utama
- Penjelasan mendalam tentang algoritma pembelajaran penguatan dasar, termasuk metode Monte Carlo, pemrograman dinamis, dan permainan waktu
- Pembahasan tentang topik-topik canggih seperti pembelajaran penguatan mendalam, pembelajaran penguatan berkelanjutan, dan pembelajaran penguatan hierarkis
- Studi kasus dunia nyata yang menunjukkan penerapan pembelajaran penguatan di bidang-bidang seperti robotika, permainan, dan keuangan
- Contoh kode yang diimplementasikan dalam Python dan C++ untuk memudahkan pemahaman konsep
Target Pembaca
Buku ini ditujukan untuk mahasiswa, peneliti, dan praktisi di bidang kecerdasan buatan, pembelajaran mesin, dan robotika. Ini juga merupakan sumber daya yang berharga bagi siapa saja yang tertarik mempelajari teknik pembelajaran penguatan canggih.
Penghargaan
Edisi pertama "Pembelajaran Penguatan" telah menerima Penghargaan Kitab Akademik Derek Allen dari IEE Control Engineering Division dan Penghargaan Buku Pilihan ACM.
Detail File
- Judul: Pembelajaran Penguatan, Edisi Kedua
- Penulis: Richard S. Sutton dan Andrew G. Barto
- Ukuran File: 45,75 KB
- Tanggal Penerbitan: 05 Oktober 2024
- Jumlah Download: 0
Unduh File
Anda dapat mengunduh edisi kedua "Pembelajaran Penguatan" dari tautan berikut:
