ДМК-Пресс Алгоритмы Эриксон Джефф

Эта книга поможет читателю овладеть алгоритмами обучения с подкреплением (ОП) и научиться реализовывать их при создании самообучающихся агентов • В первой части рассматриваются различные элементы ОП, сфера его применения, инструменты, необходимые для работы в среде ОП. Вторая и третья части посвящены непосредственно алгоритмам. В числе прочего автор показывает, как сочетать Q-обучение с нейронными сетями для решения сложных задач, описывает методы градиента стратегии, TRPO и PPO, позволяющие повысить производительность и устойчивость, а также детерминированные алгоритмы DDPG и TD3. Читатель узнает о том, как работает техника подражательного обучения, познакомится с алгоритмами исследования на базе верхней доверительной границы (UCB и UCB1) и мета-алгоритмом ESBAS

Эволюционные алгоритмы обусловлены процессами оптимизации, которые мы наблюдаем в природе, такими как естественный отбор, миграция видов, стаи птиц, человеческая культура и муравьиные семьи • В данной книге рассматриваются история, теоретические основы, математический аппарат и программирование алгоритмов эволюционной оптимизации. Рассмотренные алгоритмы включают в себя генетические алгоритмы, генетическое программирование, оптимизацию на основе муравьиной кучи, оптимизацию на основе роя частиц, дифференциальную эволюцию, биогеографическую оптимизацию и многие другие

Системы автоматического принятия решений и поддержки принятия решений человеком широко используются в различных областях – от предотвращения столкновений самолетов до скрининга рака молочной железы. При разработке таких систем важно учитывать различные источники неопределенности, тщательно соблюдая баланс между несколькими целями. Данная книга представляет собой полное введение в теорию алгоритмов принятия решений в условиях неопределенности, включая формулировки основных математических задач и методы их решения. Основное внимание уделяется планированию и обучению с подкреплением, хотя некоторые из представленных методов основаны на элементах обучения с учителем и оптимизации. Алгоритмы реализованы на языке программирования Julia • Издание предназначено специалистов в области искусственного интеллекта и систем принятия решений, а также может быть полезно студентам и аспирантам

Перед вами одно из самых популярных за рубежом руководств по биоинформатике. Книга обеспечивает уникальный баланс между практическими задачами современной биологии и фундаментальными алгоритмическими идеями, тем самым привлекая интерес изучающих как биологию, так и информатику • - Каждая глава начинается с биологического вопроса, например • - Что такое молекулярные часы ДНК? • - Чем различаются геномы человека и мыши? • - Какое животное заразило нас коронавирусом? • - Как строятся эволюционные деревья? • - Как дрожжи научились делать вино? • - Как обнаруживают локацию болезнетворных мутаций в геноме? • - Почему биологи до сих пор не разработали вакцину от ВИЧ? • А затем неуклонно развивается алгоритмическая сложность, необходимая для ответа на этот вопрос. Сотни упражнений включены непосредственно в текст и помогают разобраться в непростом материале

Если вы интересуетесь машинным обучением (Machine Learning) и глубоким обучением (Deep Learning), то этот двухтомник для вас • Эта книга не похожа на большинство других учебников и руководств по глубокому обучению – в ней нет ни детального алгоритмического анализа, сопровождаемого обширной математикой, ни развернутых листингов программного кода. Автор выбрал золотую середину - благодаря дружелюбному подходу, сопровождаемому огромным количеством цветных иллюстраций, а также детальному и скрупулезному описанию, он глубоко освещает основополагающие идеи глубокого обучения и нейронных сетей • Второй том посвящен нейронным сетях – быстро развивающемуся направлению машинного обучения. В первом томе, вышедшем в издательстве «ДМК Пресс» ранее, изложены фундаментальные основы глубокого обучения

Задача данной книги проста: разобрать «идеи», лежащие в основе программ, и показать, как доказывать их правильность • Как математически доказать, что заданный алгоритм делает то, что он должен делать? И почему это так важно? • Доказывается правильность классических алгоритмов: целочисленного деления, алгоритм Евклида, ранжирования, др. Помимо традиционных алгоритмов, таких как жадные алгоритмы, алгоритмы динамического программирования и алгоритмы «разделяй и властвуй», книга исследует также рандомизированные и онлайновые алгоритмы. Первые стали повсеместными из-за появления криптографии, а вторые необходимы во многих областях, начиная с операционных систем и заканчивая фондовым рынком • Книга усеяна задачами. Большинство задач теоретические, но многие требуют реализации алгоритма; для таких задач используется язык программирования Python 3

Генетические алгоритмы — это семейство алгоритмов поиска, оптимизации и обучения, черпающее идеи из естественной эволюции. Благодаря имитации эволюционных процессов генетические алгоритмы способы преодолевать трудности, присущие традиционным алгоритмам поиска, и находить высококачественные решения в самых разных задачах. Эта книга поможет освоить мощный, но в то же время простой подход к применению генетических алгоритмов, написанных на языке Python, и познакомиться с последними достижениями в области искусственного интеллекта • После обзора генетических алгоритмов и описания принципов автор рассказывает об их отличиях от традиционных алгоритмов и о типах задач, к которым они применимы, как то: планирование, составление расписаний, игры и анализ функций

Данная книга посвящена вопросам искусственного интеллекта (ИИ), то есть методам и технологиям, призванным сделать ПО более умным и полезным. Рассмотренные алгоритмы в основном предназначены для встраивания в другое программное обеспечение, что позволяет создавать программы, гибко подстраивающиеся под требования и привычки пользователя • Здесь описан ряд алгоритмов ИИ нейронные сети, генетические алгоритмы, системы, основанные на правилах, нечеткая логика, алгоритмы муравья и умные агенты. Для каждого алгоритма приведены примеры реализации. Некоторые из этих приложений применяются на практике, другие относятся скорее к теоретическим изысканиям. Так или иначе, автор раскрывает секреты наиболее интересных алгоритмов ИИ, что делает их доступными для более широкой аудитории

Излагаются новые полезные для практики идеи и достижения, помогающие легко и быстро освоить алгоритмы. Дается систематизированное изложение основных понятий и методов алгоритмизации. Книга содержит общедоступный практический курс, позволяющий существенно ускорить разработку, анализ и проверку алгоритмов, облегчить проектирование сложной деятельности. Ведется наглядное обучение на примерах. Читатель быстро привыкает к самостоятельному осмысленному составлению алгоритмов • Использованы доходчивые и привлекательные чертежи алгоритмов (дракон-схемы), значительно облегчающие усвоение материала. Книга богато иллюстрирована. Почти триста наглядных схем и рисунков, выполненных по принципу «Посмотрел - и сразу понял!», окажут читателю неоценимую помощь

Каждую секунду во всем мире собирается и динамически обновляется огромный объем информации. Графовые алгоритмы, которые основаны на математике, специально разработанной для изучения взаимосвязей между данными, помогают разобраться в этих гигантских объемах. и, что особенно важно в наши дни, они улучшают контекстную информацию для искусственного интеллекта. Эта книга представляет собой практическое руководство по началу работы с графовыми алгоритмами. В начале описания каждой категории алгоритмов приводится таблица, которая поможет быстро выбрать нужный алгоритм и ознакомиться с примерами его использования • Издание предназначено для разработчиков и специалистов по анализу данных. Для изучения материала книги желателен опыт использования платформ Apache Spark или Neo4j, но она пригодится и для изучения более общих понятий теории графов, независимо от выбора графовых технологий

В книге излагаются новые полезные для практики идеи и достижения на стыке информатики, управления и психологии. Показано, что алгоритмы, сила ума, интеллектуальный комфорт и эффективность бизнеса тесно связаны. Дается общедоступный практический курс, помогающий ускорить разработку алгоритмов и программ, увеличить силу ума, упростить формализацию профессиональных знаний, облегчить проектирование сложной деятельности и бизнес-процессов. Курс основан на «дружелюбных» графических языках, обладающих удивительной наглядностью, «заставляющих» мозг мыслить отчетливо, глубоко и продуктивно • Для всех, кто интересуется алгоритмами и хочет научиться выражать свои мысли и планы в форме дружелюбных и наглядных алгоритмических чертежей. Книга предназначена для начинающих и профессионалов

Перед вами хорошо известное введение в вычислительную геометрию. Основной упор в книге сделан на алгоритмах в виде, доступном широкой аудитории. Все методы и решения, разрабатываемые в рамках вычислительной геометрии, связаны с конкретными применениями в робототехнике, компьютерной графике, САПР/АСУП и геоинформационных системах. Для большинства рассмотренных геометрических задач приводится одно, наиболее оптимальное решение. Рассмотрены все основные, а также ряд специальных тем вычислительной геометрии. Издание предназначено студентам, аспирантам, а также разработчикам программного обеспечения, имеющих лишь базовую подготовку в области алгоритмов