内容简介
本书使用受现实世界商业和行业问题启发的实际示例来讲授强化学习技术的相关知识。本书分为四部分：第一部分涵盖强化学习的必要背景，包括定义、数学基础和强化学习解决方案的概述；第二部分深入介绍最先进的强化学习算法（规模化的深度Q-学习、基于策略的方法、基于模型的方法、多智能体强化学习等），包括每种算法的优缺点；第三部分介绍强化学习中的高级技术，包括机器教学、泛化和域随机化、元强化学习等主题，还涵盖强化学习中有助于改进模型的各种高级主题；第四部分讲解强化学习的各种应用，例如自主系统、供应链管理、营销和金融、智慧城市与网络安全等，并讨论强化学习领域的一些挑战及未来方向。学完本书，你将掌握如何训练和部署自己的强化学习智能体来解决强化学习问题。
AI简介
这是一本深入探讨强化学习技术的著作，通过丰富的案例和实用的技术介绍，为读者展示了强化学习在现实世界中的应用。全书分为四部分，涵盖了强化学习的必要背景，最先进的强化学习算法，强化学习中的高级技术，以及强化学习的各种应用。
第一部分强化学习的必要背景，包括强化学习的定义、数学基础和强化学习解决方案的概述。其中，详细介绍了强化学习的基本概念，如探索-利用的权衡，多臂老虎机模型，以及马尔可夫决策过程等。
第二部分最先进的强化学习算法，深入介绍了规模化的深度Q-学习，基于策略的方法，基于模型的方法，以及多智能体强化学习等。这些算法都是目前强化学习领域的研究热点，对于解决各种复杂的强化学习问题具有重要的指导意义。
第三部分强化学习中的高级技术，包括机器教学，泛化和域随机化，以及元强化学习等主题。这些技术有助于改进强化学习模型，提高模型的泛化能力和鲁棒性。
第四部分强化学习的各种应用，讲解了强化学习在自主系统，供应链管理，营销和金融，以及智慧城市与网络安全等行业的应用。这些应用展示了强化学习在解决实际问题中的巨大潜力。
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