📖Principles of Soft Computing Using Python Programming
🖋Nandi Gypsy | 2024
Мягкие вычисления — это подход к вычислениям, призванный воспроизвести уникальную способность человеческого разума учитывать неопределенность и неточность в своих рассуждениях. Он идеально подходит для вычислительных операций, в которых жесткие аналитические модели не учитывают разнообразие и неоднозначность возможных решений. По мере того как машинное обучение и искусственный интеллект становятся все более распространенными в сфере вычислений, возможности мягких вычислений по преобразованию вычислительной техники становятся все более значительными.
💾 Скачать книгу
Clean Code | #книги #Python & Мах
🖋Nandi Gypsy | 2024
Мягкие вычисления — это подход к вычислениям, призванный воспроизвести уникальную способность человеческого разума учитывать неопределенность и неточность в своих рассуждениях. Он идеально подходит для вычислительных операций, в которых жесткие аналитические модели не учитывают разнообразие и неоднозначность возможных решений. По мере того как машинное обучение и искусственный интеллект становятся все более распространенными в сфере вычислений, возможности мягких вычислений по преобразованию вычислительной техники становятся все более значительными.
💾 Скачать книгу
Clean Code | #книги #Python & Мах
📖Deep Reinforcement Learning with Python
🖋Nimish Sanghi | 2024
Мы расскажем о различных средах для агентов — от игр и робототехники до финансов, — чтобы вы могли попробовать разные способы применения обучения с подкреплением. В главе, посвященной многоагентному обучению с подкреплением, рассказывается о том, как конкурируют несколько агентов, а в другой главе основное внимание уделяется широко используемому алгоритму глубокого обучения с подкреплением — проксимальной оптимизации политики (proximal policy optimization, PPO). Вы узнаете, как обучение с подкреплением с учетом обратной связи от человека (reinforcement learning with human feedback, RLHF) используется в чат-ботах, созданных на основе больших языковых моделей, таких как ChatGPT, для улучшения диалоговых возможностей.
💾 Скачать книгу
Clean Code | #книги #Python & Мах
🖋Nimish Sanghi | 2024
Мы расскажем о различных средах для агентов — от игр и робототехники до финансов, — чтобы вы могли попробовать разные способы применения обучения с подкреплением. В главе, посвященной многоагентному обучению с подкреплением, рассказывается о том, как конкурируют несколько агентов, а в другой главе основное внимание уделяется широко используемому алгоритму глубокого обучения с подкреплением — проксимальной оптимизации политики (proximal policy optimization, PPO). Вы узнаете, как обучение с подкреплением с учетом обратной связи от человека (reinforcement learning with human feedback, RLHF) используется в чат-ботах, созданных на основе больших языковых моделей, таких как ChatGPT, для улучшения диалоговых возможностей.
💾 Скачать книгу
Clean Code | #книги #Python & Мах