Reinforcement Learning

Author: Richard S. Sutton
Publisher: A Bradford Book
ISBN: 0262039249
Format: PDF, Docs
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The significantly expanded and updated new edition of a widely used text on reinforcement learning, one of the most active research areas in artificial intelligence. Reinforcement learning, one of the most active research areas in artificial intelligence, is a computational approach to learning whereby an agent tries to maximize the total amount of reward it receives while interacting with a complex, uncertain environment. In Reinforcement Learning, Richard Sutton and Andrew Barto provide a clear and simple account of the field's key ideas and algorithms. This second edition has been significantly expanded and updated, presenting new topics and updating coverage of other topics. Like the first edition, this second edition focuses on core online learning algorithms, with the more mathematical material set off in shaded boxes. Part I covers as much of reinforcement learning as possible without going beyond the tabular case for which exact solutions can be found. Many algorithms presented in this part are new to the second edition, including UCB, Expected Sarsa, and Double Learning. Part II extends these ideas to function approximation, with new sections on such topics as artificial neural networks and the Fourier basis, and offers expanded treatment of off-policy learning and policy-gradient methods. Part III has new chapters on reinforcement learning's relationships to psychology and neuroscience, as well as an updated case-studies chapter including AlphaGo and AlphaGo Zero, Atari game playing, and IBM Watson's wagering strategy. The final chapter discusses the future societal impacts of reinforcement learning.

Neuronale Netze selbst programmieren

Author: Tariq Rashid
Publisher: O'Reilly
ISBN: 3960101031
Format: PDF, Docs
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Neuronale Netze sind Schlüsselelemente des Deep Learning und der Künstlichen Intelligenz, die heute zu Erstaunlichem in der Lage sind. Sie sind Grundlage vieler Anwendungen im Alltag wie beispielsweise Spracherkennung, Gesichtserkennung auf Fotos oder die Umwandlung von Sprache in Text. Dennoch verstehen nur wenige, wie neuronale Netze tatsächlich funktionieren. Dieses Buch nimmt Sie mit auf eine unterhaltsame Reise, die mit ganz einfachen Ideen beginnt und Ihnen Schritt für Schritt zeigt, wie neuronale Netze arbeiten: - Zunächst lernen Sie die mathematischen Konzepte kennen, die den neuronalen Netzen zugrunde liegen. Dafür brauchen Sie keine tieferen Mathematikkenntnisse, denn alle mathematischen Ideen werden behutsam und mit vielen Illustrationen und Beispielen erläutert. Eine Kurzeinführung in die Analysis unterstützt Sie dabei. - Dann geht es in die Praxis: Nach einer Einführung in die populäre und leicht zu lernende Programmiersprache Python bauen Sie allmählich Ihr eigenes neuronales Netz mit Python auf. Sie bringen ihm bei, handgeschriebene Zahlen zu erkennen, bis es eine Performance wie ein professionell entwickeltes Netz erreicht. - Im nächsten Schritt tunen Sie die Leistung Ihres neuronalen Netzes so weit, dass es eine Zahlenerkennung von 98 % erreicht – nur mit einfachen Ideen und simplem Code. Sie testen das Netz mit Ihrer eigenen Handschrift und werfen noch einen Blick in das mysteriöse Innere eines neuronalen Netzes. - Zum Schluss lassen Sie das neuronale Netz auf einem Raspberry Pi Zero laufen. Tariq Rashid erklärt diese schwierige Materie außergewöhnlich klar und verständlich, dadurch werden neuronale Netze für jeden Interessierten zugänglich und praktisch nachvollziehbar.

Maschinelles Lernen

Author: Ethem Alpaydin
Publisher: De Gruyter Oldenbourg
ISBN: 9783486581140
Format: PDF, Kindle
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Maschinelles Lernen heißt, Computer so zu programmieren, dass ein bestimmtes Leistungskriterium anhand von Beispieldaten und Erfahrungswerten aus der Vergangenheit optimiert wird. Das vorliegende Buch diskutiert diverse Methoden, die ihre Grundlagen in verschiedenen Themenfeldern haben: Statistik, Mustererkennung, neuronale Netze, Künstliche Intelligenz, Signalverarbeitung, Steuerung und Data Mining. In der Vergangenheit verfolgten Forscher verschiedene Wege mit unterschiedlichen Schwerpunkten. Das Anliegen dieses Buches ist es, all diese unterschiedlichen Ansätze zu kombinieren, um eine allumfassende Behandlung der Probleme und ihrer vorgeschlagenen Lösungen zu geben.

Reinforcement Learning with Python

Author: Stuart Broad
Publisher: Createspace Independent Publishing Platform
ISBN: 9781974364022
Format: PDF, Mobi
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Reinforcement learning with python Although it has been around for decades, the concept of Reinforcement Learning has reached its peak a couple of years ago. Since then, the technology industry has been updating robots and presenting innovative machines on the market that none of us knew could exist. If this is something that excites you and you have a decent programming skills, then this book will help you master reinforcement learning.

Das Geheimnis des menschlichen Denkens

Author: Ray Kurzweil
Publisher: Lola Books
ISBN: 394420316X
Format: PDF, Kindle
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Der Wettlauf um das Gehirn hat begonnen. Sowohl die EU als auch die USA haben gewaltige Forschungsprojekte ins Leben gerufen um das Geheimnis des menschlichen Denkens zu entschlüsseln. 2023 soll es dann soweit sein: Das menschliche Gehirn kann vollständig simuliert werden. In "Das Geheimnis des menschlichen Denkens" gewährt Googles Chefingenieur Ray Kurzweil einen spannenden Einblick in das Reverse Engineering des Gehirns. Er legt dar, wie mithilfe der Mustererkennungstheorie des Geistes der ungeheuren Komplexität des Gehirns beizukommen ist und wirft einen ebenso präzisen wie überraschenden Blick auf die am Horizont sich bereits abzeichnende Zukunft. Ist das menschliche Gehirn erst einmal simuliert, wird künstliche Intelligenz die Fähigkeiten des Menschen schon bald übertreffen. Ein Ereignis, das Kurzweil aufgrund der bereits in "Menschheit 2.0" entworfenen exponentiellen Wachstumskurve der Informationstechnologien bereits für das Jahr 2029 prognostiziert. Aber was dann? Kurzweil ist zuversichtlich, dass die Vorteile künstlicher Intelligenz mögliche Bedrohungsszenarien überwiegen und sie uns entscheidend dabei hilft, uns weiterzuentwickeln und die Herausforderungen der Zukunft zu meistern.

Introduction to Machine Learning

Author: Ethem Alpaydin
Publisher: MIT Press
ISBN: 0262028182
Format: PDF, ePub
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The goal of machine learning is to program computers to use example data or past experience to solve a given problem. Many successful applications of machine learning exist already, including systems that analyze past sales data to predict customer behavior, optimize robot behavior so that a task can be completed using minimum resources, and extract knowledge from bioinformatics data. Introduction to Machine Learning is a comprehensive textbook on the subject, covering a broad array of topics not usually included in introductory machine learning texts. Subjects include supervised learning; Bayesian decision theory; parametric, semi-parametric, and nonparametric methods; multivariate analysis; hidden Markov models; reinforcement learning; kernel machines; graphical models; Bayesian estimation; and statistical testing.Machine learning is rapidly becoming a skill that computer science students must master before graduation. The third edition of Introduction to Machine Learning reflects this shift, with added support for beginners, including selected solutions for exercises and additional example data sets (with code available online). Other substantial changes include discussions of outlier detection; ranking algorithms for perceptrons and support vector machines; matrix decomposition and spectral methods; distance estimation; new kernel algorithms; deep learning in multilayered perceptrons; and the nonparametric approach to Bayesian methods. All learning algorithms are explained so that students can easily move from the equations in the book to a computer program. The book can be used by both advanced undergraduates and graduate students. It will also be of interest to professionals who are concerned with the application of machine learning methods.

Operations Research

Author: Frederick S. Hillier
Publisher: Walter de Gruyter GmbH & Co KG
ISBN: 3486792083
Format: PDF
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Aus dem Vorwort der Autoren: “ bereits in früheren Auflagen sind uns auch bei dieser Auflage der Motivationscharakter und die Einfachheit der Ausführungen wichtiger als exakte Beweise und technische Freiheiten. Wir glauben, dass die vorliegende Auflage für den praxisorientierten Studenten, auch ohne große mathematische Kenntnisse, attraktiver und besser lesbar geworden ist. Dennoch sind wir der Meinung, dass die Theorie der Operations Research nur von der mathematischen Seite her wirklich verstanden und gewürdigt werden kann. Es ist daher auch die fünfte Auflage nach wie vor an den gleichen Leserkreis wie die früheren Auflagen gerichtet, an die Studenten verschiedenster Fachrichtungen (Ingenieurswesen, Wirtschafts- und Sozialwissenschaften sowie mathematische Wissenschaften), die sich manchmal angesichts des riesigen Wortschwalls ihrer Studiengebiete nach einem bißchen mathematischer Klarheit sehnen. Die einzelnen Kapitel lassen sich auf vielfältige Art und Weise zu Kursen oder zum Selbststudium zusammenstellen, da das Buch sehr flexibel angelegt ist. Teil eins liefert eine Einführung in die Thematik des Operations Research. Teil zwei (über lineare Programmierung) und auch Teil drei (über mathematische Programmierung) lassen sich unabhängig von Teil vier (über stochastische Modelle) durcharbeiten.“

Recent Advances in Reinforcement Learning

Author: Sertan Girgin
Publisher: Springer
ISBN: 3540897224
Format: PDF, ePub, Docs
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Inthesummerof2008,reinforcementlearningresearchersfromaroundtheworld gathered in the north of France for a week of talks and discussions on reinfor- ment learning, on how it could be made more e?cient, applied to a broader range of applications, and utilized at more abstract and symbolic levels. As a participant in this 8th European Workshop on Reinforcement Learning, I was struck by both the quality and quantity of the presentations. There were four full days of short talks, over 50 in all, far more than there have been at any p- vious meeting on reinforcement learning in Europe, or indeed, anywhere else in the world. There was an air of excitement as substantial progress was reported in many areas including Computer Go, robotics, and ?tted methods. Overall, the work reported seemed to me to be an excellent, broad, and representative sample of cutting-edge reinforcement learning research. Some of the best of it is collected and published in this volume. The workshopandthe paperscollectedhere provideevidence thatthe ?eldof reinforcement learning remains vigorous and varied. It is appropriate to re?ect on some of the reasons for this. One is that the ?eld remains focused on a pr- lem — sequential decision making — without prejudice as to solution methods. Another is the existence of a common terminology and body of theory.