На нашем ресурсе вы можете полностью погрузиться в мир книги «Искусственный интеллект. Машинное обучение» — читайте её онлайн бесплатно в полной, несокращённой версии. Если предпочитаете слушать — воспользуйтесь аудиоформатом; хотите сохранить — скачайте через торрент в fb2. Жанр произведения — Знания и навыки, Компьютерная литература, Программирование. Также на странице доступно подробное описание, авторская аннотация, краткое содержание и живые отзывы читателей. Мы постоянно пополняем библиотеку и улучшаем сервис, чтобы создавать лучшее пространство для всех ценителей качественной литературы.
Искусственный интеллект. Машинное обучение
0 баллов
0 мнений
0 чтений
Автор
Дата выхода
19 марта 2024
🔍 Загляните за кулисы "Искусственный интеллект. Машинное обучение" — аннотация, авторский взгляд и ключевые моменты
Перед погружением в полный текст предлагаем познакомиться с произведением поближе. Здесь собраны авторские заметки, аннотация и краткое содержание "Искусственный интеллект. Машинное обучение" — всё, что поможет понять глубину замысла и подготовиться к чтению. Материалы представлены в оригинальной авторской редакции (Джейд Картер) и сохраняют аутентичность произведения. Если чего-то не хватает — сообщите нам в комментариях, и мы дополним описание. Читайте мнения других участников сообщества: их отзывы часто раскрывают скрытые смыслы и добавляют новые грани понимания. А после прочтения обязательно вернитесь сюда — ваш отзыв станет ценным вкладом в общее обсуждение книги.
Описание книги
Исследуйте мир машинного обучения с этой книгой, предназначенной для тех, кто стремится погрузиться в фундаментальные принципы и передовые методы этой динамично развивающейся области. От введения в основные концепции до глубокого погружения в продвинутые техники и приложения, каждая глава представляет собой комплексное исследование, подкрепленное практическими примерами и советами. Будучи ориентиром как для начинающих, так и для опытных практиков, данная книга поможет вам освоить ключевые навыки, необходимые для эффективного применения методов машинного обучения в реальных задачах.
📚 Читайте "Искусственный интеллект. Машинное обучение" онлайн — полный текст книги доступен бесплатно
Перед вами — полная электронная версия книги "Искусственный интеллект. Машинное обучение", адаптированная для комфортного онлайн-чтения. Мы разбили произведение на страницы для удобной навигации, а умная система запоминает, на какой странице вы остановились — можно закрыть браузер и вернуться к чтению позже, не тратя время на поиски. Персонализируйте процесс: меняйте шрифты, размер текста и фон под свои предпочтения. Погружайтесь в мир литературы где угодно и когда угодно — любимые книги теперь всегда под рукой.
Текст книги
Примеры задач обучения с подкреплением включают обучение агентов в компьютерных играх, где агенту нужно изучить стратегии для достижения победы или достижения определенных целей, а также управление роботами в реальном мире, где агенту нужно принимать решения на основе восприятия окружающей среды и выполнения задач, например, перемещение в пространстве или выполнение определенных действий.
Пример 1
Давайте рассмотрим пример задачи обучения с подкреплением на простом примере – агент играет в игру "Сетка мира" (Gridworld).
Тут будет реклама 1
В этой игре агент находится на игровом поле, представленном в виде сетки, и его целью является достижение целевой ячейки, избегая при этом препятствий.
Для начала определим игровое поле. Давайте создадим сетку размером 4x4, где каждая ячейка может быть либо пустой, либо содержать препятствие или целевую ячейку.
Тут будет реклама 2
```python
import numpy as np
# Создание игрового поля
grid_world = np.array([
[0, 0, 0, 0], # Пустая ячейка
[0, -1, 0, -1], # Препятствие (-1)
[0, 0, 0, -1], # Препятствие (-1)
[0, -1, 0, 1] # Целевая ячейка (1)
])
```
Теперь создадим простое правило для агента: если агент находится в ячейке, он может выбирать случайное действие: двигаться вверх, вниз, влево или вправо.
Тут будет реклама 3
Если агент попадает в препятствие, он не двигается и остается на месте. Если агент достигает целевой ячейки, он получает награду +10 и игра завершается.
```python
import random
# Функция для выполнения действия в игре
def take_action(state):
row, col = state
if grid_world[row, col] == -1: # Если попали в препятствие, остаемся на месте
return state
action = random.
Тут будет реклама 4
choice(['up', 'down', 'left', 'right']) # Случайное действие
if action == 'up':
row = max(0, row – 1)
elif action == 'down':
row = min(grid_world.shape[0] – 1, row + 1)
elif action == 'left':
col = max(0, col – 1)
elif action == 'right':
col = min(grid_world.
Мнения
О книге «Искусственный интеллект. Машинное обучение» ещё никто не оставил отзыв — у вас есть шанс стать первым, чьё мнение задаст тон всему обсуждению! Поделитесь впечатлениями, эмоциями, замечаниями или рекомендациями. Ваш отзыв не только добавит живого голоса к произведению, но и поможет будущим читателям понять, стоит ли им открыть эту книгу. Не держите мысли при себе — ваше слово имеет значение!
Другие книги автора
Если «Искусственный интеллект. Машинное обучение» пришлась вам по душе, самое время открыть для себя другие работы Джейд Картер! В этой подборке — только произведения того же автора, чтобы вы могли глубже погрузиться в его творческий мир и насладиться схожим стилем, темами и атмосферой. Возможно, следующая книга станет для вас ещё более ярким открытием.
