Verfasst von:	Sutton, Richard S. [VerfasserIn]
	Barto, Andrew [VerfasserIn]
Titel:	Reinforcement learning
Titelzusatz:	an introduction
Verf.angabe:	Richard S. Sutton and Andrew G. Barto
Ausgabe:	Second edition
Verlagsort:	Cambridge, Massachusetts ; London, England
Verlag:	The MIT Press
E-Jahr:	2018
Jahr:	[2018]
Umfang:	xxii, 526 Seiten
Illustrationen:	Illustrationen, Diagramme
Format:	24 cm
Gesamttitel/Reihe:	Adaptive computation and machine learning
Fussnoten:	Literaturverzeichnis: Seite 481-518 ; Hier auch später erschienene, unveränderte Nachdrucke
ISBN:	978-0-262-03924-6
Abstract:	"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."--
URL:	Inhaltsverzeichnis: https://www.gbv.de/dms/tib-ub-hannover/1025743377.pdf
	Inhaltstext: https://zbmath.org/?q=an:1407.68009
Schlagwörter:	(s)Künstliche Intelligenz    / (s)Maschinelles Lernen    / (s)Operante Konditionierung
Dokumenttyp:	Einführung
Sprache:	eng
Bibliogr. Hinweis:	Erscheint auch als : Online-Ausgabe: Sutton, Richard S.: Reinforcement learning. - Second edition. - Cambridge, Massachusetts : The MIT Press, 2018. - 1 Online-Ressource (xxii, 526 Seiten)
	Erscheint auch als : Online-Ausgabe: Sutton, Richard S.: Reinforcement learning. - Second edition. - Cambridge, Massachusetts : The MIT Press, 2018. - 1 Online-Ressource (590 Seiten)
RVK-Notation:	ST 300
	ST 301
Sach-SW:	Computer science
	Artificial intelligence
K10plus-PPN:	1025743377