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Reinforcement Learning, second edition: An Introduction (Adaptive Computation and Machine Learning series)

Numéro d'article: 10958606

Reinforcement Learning, second edition: An Introduction (Adaptive Computation and Machine Learning series)

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Ce qui se démarque

Comprehensive Content

This second edition offers an in-depth exploration of reinforcement learning, combining theoretical insights with practical applications, making it an essential resource for students and professionals in the field.

Updated Research

Includes the latest advancements in reinforcement learning techniques and methodologies, ensuring readers are equipped with current trends and best practices necessary for effective implementation in real-world scenarios.

Adaptive Learning

Designed for varied audiences, from beginners to advanced practitioners, this book presents concepts in an accessible manner, promoting understanding and enabling readers to apply reinforcement learning principles across diverse domains.

Détails du produit

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.

Publisher	Bradford Books
Publication date	November 13, 2018
Edition	2nd
Language	English
Print length	552 pages
ISBN-10	0262039249
ISBN-13	978-0262039246
Dimensions	7.24 x 1.5 x 9.29 inches (18.4 x 3.8 x 23.6 cm)
Package Weight	3.0 Pound

À qui est-ce destiné ?

Students and Academics
Ideal for those studying advanced topics in machine learning and seeking a solid foundation in reinforcement learning concepts.
Data Scientists
Useful for data scientists looking to expand their skill set with practical reinforcement learning applications and techniques.
Researchers
Valuable for researchers interested in the latest developments and theories in reinforcement learning within computational intelligence.

Beginners
Not suitable for complete beginners as it assumes prior knowledge of machine learning and programming concepts.

DESCRIPTION DU PRODUIT

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Questions et réponses des clients

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Intelligence & Semantics Editorial Review

Reinforcement Learning, second edition: An Introduction is an essential resource for those delving into adaptive computation and machine learning principles. This second edition not only covers fundamental concepts but also emphasizes practical applications and real-world scenarios in reinforcement learning. Weighing 3.0 pounds, this comprehensive book serves as a valuable guide to both students and professionals, providing insights into advanced techniques and strategies within the field. Readers have appreciated the clear explanations and logical structure of the content, making it accessible for newcomers while still being informative for seasoned experts.

Avis et évaluations clients

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641 évaluations des clients

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Avantages

Comprehensive overview of reinforcement learning principles
Clear explanations and logical structure
Ideal for both students and professionals
Covers practical applications and real-world scenarios

Les inconvénients

A bit weighty for casual reading

CONFIANCE EN LA PLATEFORME & PROTECTION DE L'ACHETEUR

4.3/5 9928 reviews

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Mona

Acheteur vérifié

“Everything was efficient and fast. ”

05 November 2026 · via Trustpilot

Musique

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“The prices—including shipping costs and customs duties—are clear from the very beginning, with no hidden fees. I highly recommend using their services. My experience with the "Ubuy" website was excellent. I purchased a PRS USA Swamp Ash Special guitar, and it arrived in just 11 days. The shipping service was fantastic, and the product arrived in perfect condition. What I particularly appreciated about the site is that the prices—including shipping costs and customs duties—are clear from the very beginning, with no hidden fees. I highly recommend using their services.”

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William

Acheteur vérifié

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06 November 2026 · via Trustpilot

Andrew

Acheteur vérifié

“Fast delivery, good and secure packaging, everything was fine and with no problems.”

06 November, 2026 · via Trustpilot

Stephen

Acheteur vérifié

“I am very happy with my insoles purchase, they make my work boots very comfortable and soft to walk on and even mitigate the vibration from driving the truck all day. I would highly recommend this company for online purchases, reliability of product delivery and value for money.”

07 November 2026 · via Trustpilot

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