عنوان فارسی
یادگیری تقویتی: کاربردهای صنعتی عوامل هوشمند
عنوان اصلی
Reinforcement Learning: Industrial Applications of Intelligent Agents
ویرایش
1
ناشر
O Reilly Media
نویسنده
Phil Winder
ISBN
1098114833 9781098114831
سال نشر
2020
زبان
English
تعداد صفحات
499
دسته
سایبرنتیک: هوش مصنوعی
فرمت کتاب
pdf – قابل تبدیل به سایر فرمت ها
حجم فایل
16.5 مگابایت
آنتونی رابینز میگه : من در 40 سالگی به جایی رسیدم که برای رسیدن بهش 82 سال زمان لازمه و این رو مدیون کتاب خواندن زیاد هستم.
توضیحات فارسی
کتاب “یادگیری تقویتی: کاربردهای صنعتی عامل‌های هوشمند” نوشته فیل ویندر، یک راهنمای عملی و پیشرفته برای پیاده‌سازی یادگیری تقویتی (RL) در محیط‌های صنعتی است. این کتاب با ترکیب تئوری و عمل، به متخصصان کمک می‌کند تا از عامل‌های هوشمند در حل مسائل واقعی کسب‌وکار استفاده کنند.
مهم‌ترین مباحث کتاب:
مبانی یادگیری تقویتی و تفاوت آن با دیگر روش‌های یادگیری ماشین
الگوریتم‌های کاربردی مانند Q-Learning، Deep Q-Networks (DQN) و Policy Gradients
استقرار سیستم‌های RL در تولید و چالش‌های آن
مطالعات موردی از صنایع مختلف مانند رباتیک، لجستیک و مالی
بهینه‌سازی عملکرد و مقیاس‌پذیری راه‌حل‌های RL
ویندر با ارائه نمونه‌های کد عملی و تجربیات واقعی، به خوانندگان نشان می‌دهد که چگونه می‌توان از یادگیری تقویتی برای خودکارسازی فرآیندها، بهینه‌سازی منابع و تصمیم‌گیری هوشمند استفاده کرد. این کتاب برای مهندسان داده، محققان هوش مصنوعی و توسعه‌دهندگان سیستم‌های هوشمند ایده‌آل است.
English Description
“Reinforcement Learning: Industrial Applications of Intelligent Agents” by Phil Winder is a hands-on guide to implementing RL in industrial settings. Bridging theory and practice it equips professionals to deploy intelligent agents for real-world business challenges.
Key Features:
RL fundamentals and distinctions from other ML approaches
Practical algorithms: Q-Learning DQN Policy Gradients
Deployment strategies and production challenges
Case studies across robotics logistics finance
Performance optimization and scaling RL solutions
Winder provides:
✓ Ready-to-use code examples
✓ Real-world implementation insights
✓ Best practices for industrial RL
Ideal for:
✓ ML engineers transitioning RL to production
✓ Data scientists solving optimization problems
✓ AI researchers applying RL in business contexts
The book covers:
• Reward engineering for business goals
• Simulator design for training agents
• Monitoring RL systems in operation
• Ethical considerations in autonomous agents
A must-have resource for anyone implementing RL beyond academic environments into impactful industrial applications.
نقد و بررسی‌ها
هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.