Titre original :
An Algorithmic Perspective on Imitation Learning
Contenu du livre :
À mesure que les robots et autres agents intelligents passent d'environnements et de problèmes simples à des environnements plus complexes et non structurés, la programmation manuelle de leur comportement devient de plus en plus difficile et coûteuse. Souvent, il est plus facile pour un enseignant de démontrer un comportement souhaité plutôt que d'essayer de l'élaborer manuellement. Ce processus d'apprentissage à partir de démonstrations, et l'étude des algorithmes pour y parvenir, est appelé apprentissage par imitation.
L'ouvrage An Algorithmic Perspective on Imitation Learning propose au lecteur une introduction à l'apprentissage par imitation. Il couvre les hypothèses sous-jacentes, les approches et leur relation, le riche ensemble d'algorithmes développés pour aborder le problème, ainsi que des conseils sur les outils efficaces et la mise en œuvre.
L'ouvrage An Algorithmic Perspective on Imitation Learning s'adresse à deux publics. Premièrement, il familiarise les experts en apprentissage automatique avec les défis de l'apprentissage par imitation, en particulier ceux qui se posent en robotique, et avec les distinctions théoriques et pratiques intéressantes qui le distinguent de cadres plus familiers tels que la théorie de l'apprentissage statistique supervisé et l'apprentissage par renforcement. Deuxièmement, il fournit aux roboticiens et aux experts en intelligence artificielle appliquée une appréciation plus large des cadres et des outils disponibles pour l'apprentissage par imitation. Il accorde une attention particulière au lien étroit entre les approches d'apprentissage par imitation et celles de la prédiction structurée.
Autres informations sur le livre :
| ISBN : | 9781680834109 |
| Auteur : | |
| Éditeur : | |
| Langue : | anglais |
| Reliure : | Broché |
| Année de publication : | 2018 |
| Nombre de pages : | 194 |
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