Uczenie ze wzmocnieniem w robotyce i systemach autonomicznych

Uczenie ze wzmocnieniem w robotyce i systemach autonomicznych

Dr. G.M.KarpuraDheepan / Dr. N.S.Usha / Dr. N.Srinivasan

92,35 €
IVA incluido
Disponible
Editorial:
KS OmniScriptum Publishing
Año de edición:
2025
ISBN:
9786209082801
92,35 €
IVA incluido
Disponible

Selecciona una librería:

  • Librería Desdémona
  • Librería Samer Atenea
  • Librería Aciertas (Toledo)
  • Kálamo Books
  • Librería Perelló (Valencia)
  • Librería Elías (Asturias)
  • Donde los libros
  • Librería Kolima (Madrid)
  • Librería Proteo (Málaga)
Sobre IBD

Uczenie ze wzmocnieniem (RL) stało się przełomowym podejściem w dziedzinie systemów autonomicznych, umożliwiając inteligentne podejmowanie decyzji i kontrolę w robotyce, autonomicznych samochodach, opiece zdrowotnej, automatyce przemysłowej i inteligentnej infrastrukturze. W trakcie tej dyskusji zbadaliśmy podstawowe koncepcje, metodologie, wyzwania i rzeczywiste zastosowania RL w systemach autonomicznych, podkreślając zarówno jej potencjał, jak i ograniczenia. Zastosowanie RL w robotyce i systemach autonomicznych opiera się na procesach decyzyjnych Markowa (MDP), które zapewniają ustrukturyzowane ramy dla sekwencyjnego podejmowaniadecyzji . Rozwój metod opartych na wartościach, takich jak Deep Q Networks (DQN), oraz podejść opartych na polityce, takich jak metody Policy Gradient i Actor Critic, umożliwił robotom i autonomicznym agentom uczenie się złożonych zachowań metodą prób i błędów. Co więcej, bezmodelowe i oparte na modelach techniki RL oferują różne kompromisy pod względem wydajności próbkowania i zdolności adaptacyjnych, torując drogę dla bardziej wszechstronnych i praktycznych kontrolerów opartych na uczeniu się.

Artículos relacionados

Otros libros del autor

  • Aprendizagem por reforço em robótica e sistemas autónomos
    Dr. G.M.KarpuraDheepan / Dr. N.S.Usha / Dr. N.Srinivasan
    A aprendizagem por reforço (AR) surgiu como uma abordagem transformadora no domínio dos sistemas autónomos, permitindo a tomada de decisões inteligentes e o controlo em robótica, automóveis autónomos, cuidados de saúde, automação industrial e infra-estruturas inteligentes. Ao longo desta discussão, explorámos os conceitos fundamentais, as metodologias, os desafios e as aplicaçõ...
    Disponible

    92,35 €

  • Verstärkungslernen in Robotik und autonomen Systemen
    Dr. G.M.KarpuraDheepan / Dr. N.S.Usha / Dr. N.Srinivasan
    Reinforcement Learning (RL) hat sich zu einem transformativen Ansatz im Bereich der autonomen Systeme entwickelt und ermöglicht intelligente Entscheidungsfindung und Steuerung in der Robotik, bei selbstfahrenden Autos, im Gesundheitswesen, in der Industrieautomatisierung und bei intelligenter Infrastruktur. In dieser Diskussion haben wir die grundlegenden Konzepte, Methoden, He...
    Disponible

    92,33 €

  • Apprentissage par renforcement dans la robotique et les systèmes autonomes
    Dr. G.M.KarpuraDheepan / Dr. N.S.Usha / Dr. N.Srinivasan
    L’apprentissage par renforcement (AR) s’est imposé comme une approche transformatrice dans le domaine des systèmes autonomes, permettant une prise de décision et un contrôle intelligents dans la robotique, les voitures autonomes, les soins de santé, l’automatisation industrielle et les infrastructures intelligentes. Tout au long de cette discussion, nous avons exploré les conce...
    Disponible

    92,32 €

  • Apprendimento per rinforzo nella robotica e nei sistemi autonomi
    Dr. G.M.KarpuraDheepan / Dr. N.S.Usha / Dr. N.Srinivasan
    L’apprendimento per rinforzo (RL) è emerso come approccio trasformativo nel campo dei sistemi autonomi, consentendo un processo decisionale e di controllo intelligente nella robotica, nelle auto a guida autonoma, nella sanità, nell’automazione industriale e nelle infrastrutture intelligenti. Nel corso di questa trattazione, abbiamo esplorato i concetti fondamentali, le metodolo...
    Disponible

    92,35 €

  • Reinforcement Learning in Robotics and Autonomous Systems
    Dr. G.M.KarpuraDheepan / Dr. N.S.Usha / Dr. N.Srinivasan
    Reinforcement Learning (RL) has emerged as a transformative approach in the field of autonomous systems, enabling intelligent decision making and control in robotics, self-driving cars, healthcare, industrial automation, and smart infrastructure. Throughout this discussion, we have explored the fundamental concepts, methodologies, challenges, and real world applications of RL i...
    Disponible

    75,58 €