Ortner / Dimitrakakis | Decision Making Under Uncertainty and Reinforcement Learning | Buch | 978-3-031-07612-1 | sack.de

Buch, Englisch, 243 Seiten, Format (B × H): 160 mm x 241 mm, Gewicht: 559 g

Reihe: Intelligent Systems Reference Library

Ortner / Dimitrakakis

Decision Making Under Uncertainty and Reinforcement Learning

Theory and Algorithms
1. Auflage 2022
ISBN: 978-3-031-07612-1
Verlag: Springer International Publishing

Theory and Algorithms

Buch, Englisch, 243 Seiten, Format (B × H): 160 mm x 241 mm, Gewicht: 559 g

Reihe: Intelligent Systems Reference Library

ISBN: 978-3-031-07612-1
Verlag: Springer International Publishing


This book presents recent research in decision making under uncertainty, in particular reinforcement learning and learning with expert advice. The core elements of decision theory, Markov decision processes and reinforcement learning have not been previously collected in a concise volume. Our aim with this book was to provide a solid theoretical foundation with elementary proofs of the most important theorems in the field, all collected in one place, and not typically found in
introductory textbooks.  This book is addressed to graduate students that are interested in statistical decision making under uncertainty and the foundations of reinforcement learning.  


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Zielgruppe


Research

Weitere Infos & Material


Introduction.- Subjective probability and utility.- Decision problems.- Estimation.



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