Введение в методы машинного обучения с подкреплением: учебное пособие
Панов А. И.

В учебном пособии рассмотрены основные понятия и алгоритмы машинного обучения с подкреплением – активно развивающегося направления в искусственном интеллекте. На основе материалов лекций, читаемых автором в Московском физико-техническом институте, представлены основные методы обучения с подкреплением: методы динамического программирования, методы, основанные на полезности и на стратегии, алгоритмы семейства актора-критика. Отдельные главы посвящены иерархическим подходам и методам на основе модели мира. В пособии особое внимание уделено рассмотрению алгоритмических аспектов указанных подходов, приводятся иллюстративные примеры и отмечаются основные преимущества и недостатки описываемых методов. Предназначено для студентов старших курсов и аспирантов, изучающих методы искусственного интеллекта, машинное обучение и интеллектуальные робототехнические системы.

Издательство:

МФТИ, Физтех

УДК:

004.853

Год издания:

2025

Количество страниц:

122

ISBN:

978-5-7417-0851-4