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Reinforcement Learning

Uwe Lorenz (Broschiert, Deutsch)

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Beschreibung
In uralten Spielen wie Schach oder Go können sich die brillantesten Spieler verbessern, indem sie die von einer Maschine produzierten Strategien studieren. Robotische Systeme üben ihre Bewegungen selbst. In Arcade Games erreichen lernfähige Agenten innerhalb weniger Stunden übermenschliches Niveau. Wie funktionieren diese spektakulären Algorithmen des bestärkenden Lernens? Mit gut verständlichen Erklärungen und übersichtlichen Beispielen in Java und Greenfoot können Sie sich die Prinzipien des bestärkenden Lernens aneignen und in eigenen intelligenten Agenten anwenden. Greenfoot (M.Kölling, King’s College London) und das Hamster-Modell (D.Bohles, Universität Oldenburg) sind einfache, aber auch mächtige didaktische Werkzeuge, die entwickelt wurden, um Grundkonzepte der Programmierung zu vermitteln. Wir werden Figuren wie den Java-Hamster zu lernfähigen Agenten machen, die eigenständig ihre Umgebung erkunden. Die zweite Auflage enthält neue Themen wie "Genetische Algorithmen" und "Künstliche Neugier" sowie Erklärungen zu aktuellen Algorithmen wie A3C und PPO  (wurde u.a. für das Finetuning von ChatGPT verwendet), außerdem Korrekturen und Überarbeitungen.
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Technische Daten


Erscheinungsdatum
05.04.2024
Sprache
Deutsch
EAN
9783662683101
Herausgeber
Springer Berlin
Sonderedition
Nein
Autor
Uwe Lorenz
Seitenanzahl
204
Auflage
2
Einbandart
Broschiert
Buch Untertitel
Aktuelle Ansätze verstehen – mit Beispielen in Java und Greenfoot
Schlagwörter
Maschinelles Lernen, Künstliche Intelligenz, Reinforcement Learning, Bestärkendes Lernen, Verstärkendes Lernen, SARSA, Q-Learning, Policy Gadient, Actor-Critic, Java-Hamster, Greenfoot, Deep Reinforcement Learning
Thema-Inhalt
UYQM - Maschinelles Lernen UYQ - Künstliche Intelligenz UNF - Data Mining UYQE - Wissensbasierte Systeme, Expertensysteme UMX - Programmier- und Skriptsprachen, allgemein
Höhe
240 mm
Breite
16.8 cm

Hersteller: Springer, Europaplatz 3, Heidelberg, Deutschland, 69115, ProductSafety@springernature.com, Springer Nature Customer Service Center GmbH

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