Planning with Self-Learning Models / Nejlevnější knihy
Planning with Self-Learning Models

Kód: 52770593

Planning with Self-Learning Models

Autor Robert U. Johnson

Planning with Self-Learning Models: A Practical Guide to Search, Control, and Decision Intelligence offers a clear and practical introduction to a new generation of reinforcement learning methods that combine learned world models ... celý popis

836


Skladem u dodavatele
07.06.2026

Informovat o naskladnění

Přidat mezi přání

Mohlo by se vám také líbit

Darujte tuto knihu ještě dnes
  1. Objednejte knihu a zvolte Zaslat jako dárek.
  2. Obratem obdržíte darovací poukaz na knihu, který můžete ihned předat obdarovanému.
  3. Knihu zašleme na adresu obdarovaného, o nic se nestaráte.

Více informací

Informovat o naskladnění knihy

Informovat o naskladnění knihy


Souhlas - Souhlasím se zasíláním obchodních sdělení a zpracováním osobních údajů k obchodním sdělením.

Zašleme vám zprávu jakmile knihu naskladníme

Zadejte do formuláře e-mailovou adresu a jakmile knihu naskladníme, zašleme vám o tom zprávu. Pohlídáme vše za vás.

Více informací o knize Planning with Self-Learning Models

Nákupem získáte 84 bodů

Anotace knihy

Planning with Self-Learning Models: A Practical Guide to Search, Control, and Decision Intelligence offers a clear and practical introduction to a new generation of reinforcement learning methods that combine learned world models with planning. The book explains how self-learning systems can use experience to build internal models of an environment, search over future possibilities, and make stronger decisions than purely reactive approaches. Readers are introduced to the central ideas behind model-based control, self-improving policy learning, and tree search, with an emphasis on intuition, mathematical foundations, and the design choices that make these systems effective in practice.

The book then moves into implementation, showing how to construct and train practical planning systems from the ground up. It covers representation learning, dynamics and prediction networks, uncertainty handling, optimization strategies, replay and data management, and the role of search in improving decision quality. Throughout, the text emphasizes stable training, scalable architectures, and robust evaluation, while also addressing common challenges such as partial observability, sparse rewards, computational cost, and generalization across changing environments. Step-by-step guidance, architectural patterns, and training recommendations make the material useful for both researchers and practitioners.

Beyond core methods, the book explores a wide range of applications in games, robotics, operations, autonomous systems, finance, and other domains where long-horizon planning and adaptive decision-making matter. It also examines emerging extensions such as stochastic modeling, hierarchical planning, meta-learning, hybrid control systems, and interpretable decision intelligence. By connecting theory, implementation, and real-world use cases, Planning with Self-Learning Models provides a practical roadmap for building intelligent systems that learn, search, and act effectively in complex environments.

Parametry knihy

836



Osobní odběr Praha, Brno a 46811 dalších

Copyright ©2008-26 nejlevnejsi-knihy.cz Všechna práva vyhrazenaSoukromíCookies


Můj účet: Přihlásit se
Všechny knihy světa na jednom místě. Navíc za skvělé ceny.

Nákupní košík ( prázdný )

Vyzvednutí v Balikovně a PPL
boxech
zdarma nad 1 499 Kč.

Nacházíte se: