Andere Kunden interessierten sich auch für
![W kierunku modeli testowych propaguj¿cych zmiany w adaptacyjnych systemach oprogramowania]( "W kierunku modeli testowych propaguj¿cych zmiany w adaptacyjnych systemach oprogramowania")
W kierunku modeli testowych propaguj¿cych zmiany w adaptacyjnych systemach oprogramowania40,99 €![Tolerancja b¿¿dów w systemach oprogramowania:]( "Tolerancja b¿¿dów w systemach oprogramowania:")
Tolerancja b¿¿dów w systemach oprogramowania:48,99 €![Równoleg¿e aplikacje MES w systemach klastrowych]( "Równoleg¿e aplikacje MES w systemach klastrowych")
Równoleg¿e aplikacje MES w systemach klastrowych32,99 €![Tworzenie aplikacji mobilnych dla uniwersytetów przy u¿yciu j¿zyka Objective C]( "Tworzenie aplikacji mobilnych dla uniwersytetów przy u¿yciu j¿zyka Objective C")
Tworzenie aplikacji mobilnych dla uniwersytetów przy u¿yciu j¿zyka Objective C26,99 €![Apprendimento per rinforzo nella robotica e nei sistemi autonomi]( "Apprendimento per rinforzo nella robotica e nei sistemi autonomi")
Apprendimento per rinforzo nella robotica e nei sistemi autonomi39,99 €![Verstärkungslernen in Robotik und autonomen Systemen]( "Verstärkungslernen in Robotik und autonomen Systemen")
Verstärkungslernen in Robotik und autonomen Systemen60,90 €![Aprendizagem por reforço em robótica e sistemas autónomos]( "Aprendizagem por reforço em robótica e sistemas autónomos")
Aprendizagem por reforço em robótica e sistemas autónomos39,99 €
Uczenie ze wzmocnieniem (RL) stäo si¿ prze¿omowym podej¿ciem w dziedzinie systemów autonomicznych, umo¿liwiaj¿c inteligentne podejmowanie decyzji i kontrol¿ w robotyce, autonomicznych samochodach, opiece zdrowotnej, automatyce przemys¿owej i inteligentnej infrastrukturze. W trakcie tej dyskusji zbadali¿my podstawowe koncepcje, metodologie, wyzwania i rzeczywiste zastosowania RL w systemach autonomicznych, podkre¿laj¿c zarówno jej potencjä, jak i ograniczenia. Zastosowanie RL w robotyce i systemach autonomicznych opiera si¿ na procesach decyzyjnych Markowa (MDP), które zapewniaj¿ ustrukturyzowane ramy dla sekwencyjnego podejmowaniadecyzji . Rozwój metod opartych na warto¿ciach, takich jak Deep Q Networks (DQN), oraz podej¿¿ opartych na polityce, takich jak metody Policy Gradient i Actor Critic, umo¿liwi¿ robotom i autonomicznym agentom uczenie si¿ z¿o¿onych zachowä metod¿ prób i b¿¿dów. Co wi¿cej, bezmodelowe i oparte na modelach techniki RL oferuj¿ ró¿ne kompromisy pod wzgl¿dem wydajno¿ci próbkowania i zdolno¿ci adaptacyjnych, toruj¿c drog¿ dla bardziej wszechstronnych i praktycznych kontrolerów opartych na uczeniu si¿.