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파이토치와 유니티 ML-Agents로 배우는 강화학습 : 멀티에이전트, 커리큘럼 학습, 분산학습, 어려운 탐험환경까지 직접 만들면서 배우는 강화학습 알고리즘. 응용편
발행연도 - 2025 / 지음: 민규식 , 이현호 , 박유민 / 위키북스- 도서관 청라호수도서관
- 자료실 [청라호수]일반자료실
- 부록 부록없음
- 등록번호 CL0000122039
- ISBN 9791158395490
- 형태 542 p. 25 cm
- 한국십진분류 총류 >
- 카테고리분류
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전체도서관 소장정보
| 자료실 | 대출상태 | 반납예정일 | 청구기호 | 등록번호 | 자료예약 | 상호대차 | 책마중 | 정보출력 |
|---|
2022년에 출간된 《파이토치와 유니티 ML-Agents로 배우는 강화학습》의 후속편으로 더욱 깊이 있는 강화학습에 대한 이론과 코드, 이를 위한 환경 제작 방법 등을 다루고 있다.
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파이토치와 유니티 ML-Agents로 배우는 강화학습 : 멀티에이전트, 커리큘럼 학습, 분산학습, 어려운 탐험환경까지 직접 만들면서 배우는 강화학습 알고리즘. 응용편
2025 / 지음: 민규식 , 이현호 , 박유민 / 위키북스
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주요 키워드
통계(나이)
| 나이 | 대출건수 |
|---|---|
| 10대 미만 | 0 |
| 10대 | 0 |
| 20대 | 1 |
| 30대 | 0 |
| 40대 | 1 |
| 50대 | 2 |
| 60대 | 0 |
| 70대 | 0 |
| 80대 | 0 |
| 90대 | 0 |
통계(연도)
| 연도 | 대출건수 |
|---|---|
| 2017년 | 0 |
| 2018년 | 0 |
| 2019년 | 0 |
| 2020년 | 0 |
| 2021년 | 0 |
| 2022년 | 0 |
| 2023년 | 0 |
| 2024년 | 0 |
| 2025년 | 3 |
| 2026년 | 1 |