£52.98

Uczenie ze wzmocnieniem w robotyce i systemach autonomicznych: Aktualny stan wiedzy

Computing & Internet

Price data last checked 16 day(s) ago - will refresh soon

View at Amazon

We'll watch every seller, every day. One email when your price arrives.

It has never been this cheap. We have no record of a lower price.

£53 today · cheaper than every other day in the last 3 months

NEW HERE?

Amazon shows you one price. We show you all of them.

Tosheroon watches Amazon prices so you don't have to. Every product on Amazon has a price history — we make it visible. Set the price you'd actually pay, and we'll email you the second it gets there. No app, no account, one email.

WHAT'S ON THIS PAGE

↓ Price chart
when this has been cheap or pricey

↓ Forecast
where the price is heading next

↓ Statistics
all-time high & low, recent range

↑ Price alert
name your number, we'll email you

Price History & Forecast

Grey patches = out of stock. Cheaper = lower on the chart. Hover for exact prices.

Last 75 days · 75 data points (no recent data)

Historical

Generating forecast…

Price Distribution

Price distribution over 75 days • 1 price levels

Days at Price

Price Analysis

Most common price: £53 (75 days, 100.0%)

Price range: £53 - £53

Price levels: 1 different prices over 75 days

Description

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.

Product Specifications

Format: paperback
ASIN: 6209082807
Category: Books > Subjects > Computing & Internet
Domain: Amazon UK
Release Date: 07 October 2025
Listed Since: 08 October 2025

Barcode

No barcode data available

Uczenie ze wzmocnieniem w robotyce i systemach autonomicznych: Aktualny stan wiedzy

It has never been this cheap. We have no record of a lower price.

Price History & Forecast

Price Distribution

Price Analysis

Description

Product Specifications

Barcode

Similar Products You Might Like

WIDZENIE STEREOSKOPOWE DLA ROLNICTWA: ZASADY I ZASTOSOWANIA PRAKTYCZNE

Sztuczna inteligencja w cyberbezpieczeństwie

Cyberbezpieczeństwo w erze sztucznej inteligencji: Obrona cyfrowego świata: Cyberbezpieczeństwo

Systemy I Nauki Środowiskowe

Dysleksja, bieglośc językowa i automatyzacja w nauce języka obcego

NarzĘdzia Cyfrowe W Edukacji

Inteligentne sterowanie ramieniem manipulatora: Sztuczna inteligencja

Szyny okluzyjne: Koncepcje, projektowanie i zastosowania kliniczne

Autyzm: zrozumienie i wlączenie

Wykorzystanie technologii w nauczaniu uczniów uzdolnionych i utalentowanych

Cyberprzestępczość i zarządzanie cyberbezpieczeństwem

Intelekt, wiedza i słowa: Tworzenie aktu językowego

TWORZYWA SZTUCZNE DLA ROLNICTWA; ZASTOSOWANIA I REAKCJE W ZAKRESIE ZARZĄDZANIA NIMI

PRAWO OGÓLNE: Zarządzanie i wiedza

Gospodarka oparta na wiedzy: Innowacje, wiedza i postęp w XXI wieku

Technologia informacyjna w medycynie: Przewodnik do nauki

Biotechnologia: zasady i zastosowania

PRZYSZŁOŚĆ INTELIGENCJI: LUDZKA I SZTUCZNA INTELIGENCJA RAZEM: Odkrywanie potencjału współpracy ludzkiej i sztucznej inteligencji w celu kształtowania lepszej przyszłości

Trendy w prognozowaniu opartym na sztucznej inteligencji: Postępy, zastosowania i przyszłe kierunki inteligentnych systemów

Ochrona praw osób uczących się w systemie edukacji

Technologie jaźni: Praktyki autotransformacji we współczesnym społeczeństwie: Praktyki autotransformacji we wspó¿czesnym spo¿ecze¿stwie

Poszukiwanie Nanotechnologii w Stomatologii

STRES NAUCZYCIELA, WYDAJNOŚĆ PRACY I SAMODZIELNOŚĆ WŚRÓD KOBIET NAUCZYCIELI: STRES, WYDAJNOŚĆ I SAMODZIELNOŚĆ NAUCZYCIELI

Analiza obrazu i rozpoznawanie wzorców: Aplikacje i algorytmy