کتاب Reinforcement Learning – An Introduction

یادگیری تقویتی: راهنمای جامع و به‌روز برای هوش مصنوعی

کتاب یادگیری تقویتی، ویرایش دوم، اثری به‌روز و گسترش‌یافته از یکی از پرکاربردترین منابع در حوزه هوش مصنوعی است که به یکی از فعال‌ترین زمینه‌های تحقیقاتی، یعنی یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)، می‌پردازد. این رویکرد محاسباتی به یادگیری این امکان را به عامل می‌دهد تا با تعامل با محیط‌های پیچیده و نامطمئن، مجموع پاداش‌های دریافتی خود را به حداکثر برساند. نویسندگان برجسته، ریچارد ساتن و اندرو بارتو، در این کتاب توضیحی روشن و ساده از مفاهیم کلیدی و الگوریتم‌های این حوزه ارائه می‌دهند.

ویژگی‌های کلیدی ویرایش دوم

• گسترش و به‌روزرسانی محتوا: ارائه موضوعات جدید و پوشش گسترده‌تر از موضوعات قبلی.

• تمرکز بر الگوریتم‌های یادگیری آنلاین: شرح مفصل الگوریتم‌های هسته‌ای با جعبه‌های سایه‌دار برای مطالب ریاضی پیشرفته.

• شامل الگوریتم‌های جدید: معرفی الگوریتم‌هایی مانند UCB، Expected Sarsa و Double Learning.

• کاربردهای عملی: بررسی مطالعات موردی به‌روز مانند AlphaGo، AlphaGo Zero، بازی‌های آتاری و استراتژی شرط‌بندی IBM Watson.

• نگاهی به آینده: بحث درباره تأثیرات اجتماعی یادگیری تقویتی در آینده.

درباره کتاب

این ویرایش دوم، که به‌طور قابل‌توجهی گسترش یافته و به‌روز شده است، بر الگوریتم‌های یادگیری آنلاین تمرکز دارد و مطالب ریاضی پیچیده‌تر را در جعبه‌های سایه‌دار جدا کرده است. بخش اول به روش‌های حل جدولی (Tabular) می‌پردازد که راه‌حل‌های دقیق برای آن‌ها قابل‌یافتن است و شامل الگوریتم‌های جدیدی مانند UCB و Expected Sarsa است. بخش دوم این ایده‌ها را به تخمین تابع (Function Approximation) گسترش می‌دهد و موضوعاتی مانند شبکه‌های عصبی مصنوعی، پایه فوریه، یادگیری خارج از سیاست (Off-policy) و روش‌های گرادیان سیاست را پوشش می‌دهد. بخش سوم شامل فصل‌های جدیدی درباره ارتباط یادگیری تقویتی با روان‌شناسی و علوم اعصاب، مطالعات موردی به‌روز و بحث درباره آینده این حوزه است.

این کتاب به شما کمک می‌کند تا با استفاده از الگوریتم‌های مدرن و کاربردی، چالش‌های پیچیده هوش مصنوعی را حل کنید و درک عمیقی از یادگیری تقویتی به دست آورید.

آنچه خواهید آموخت

• درک مفاهیم پایه یادگیری تقویتی: یادگیری فرآیندهای تصمیم‌گیری مارکوف محدود و روش‌های چندبازویی.

• تسلط بر الگوریتم‌های جدولی: یادگیری روش‌های برنامه‌نویسی پویا، مونت‌کارلو و یادگیری تفاوت‌موقتی.

• کاربرد تخمین تابع: استفاده از شبکه‌های عصبی و پایه فوریه برای پیش‌بینی و کنترل.

• یادگیری خارج از سیاست و گرادیان سیاست: بهبود عملکرد الگوریتم‌ها در محیط‌های پیچیده.

• ارتباط با علوم روان‌شناسی و اعصاب: درک تأثیر یادگیری تقویتی بر رفتار و شناخت.

• مطالعات موردی واقعی: کاوش در کاربردهای عملی مانند AlphaGo و بازی‌های آتاری.

مخاطبان کتاب

این کتاب برای دانشجویان، محققان و توسعه‌دهندگان هوش مصنوعی که به دنبال درک عمیق‌تر یادگیری تقویتی هستند، مناسب است. دانش پایه‌ای از هوش مصنوعی و برنامه‌نویسی توصیه می‌شود، اما مطالب به‌گونه‌ای ارائه شده‌اند که برای خوانندگان با سطوح مختلف قابل‌فهم باشند.

درباره نویسندگان

ریچارد ساتن و اندرو بارتو از پیشگامان حوزه یادگیری تقویتی هستند که با سال‌ها تحقیق و تجربه، این کتاب را به منبعی معتبر و مرجع تبدیل کرده‌اند.

فهرست مطالب

بخش اول: روش‌های حل جدولی

1. چندبازویی (Multi-armed Bandits)

2. فرآیندهای تصمیم‌گیری مارکوف محدود

3. برنامه‌نویسی پویا

4. روش‌های مونت‌کارلو

5. یادگیری تفاوت‌موقتی

6. بوت‌استرپینگ n-مرحله‌ای

7. برنامه‌ریزی و یادگیری با روش‌های جدولی

بخش دوم: روش‌های تقریبی

1. پیش‌بینی درون‌سیاستی با تخمین

2. کنترل درون‌سیاستی با تخمین

3. روش‌های خارج از سیاست با تخمین

4. ردیابی واجد شرایط (Eligibility Traces)

5. روش‌های گرادیان سیاست

بخش سوم: نگاهی عمیق‌تر

1. روان‌شناسی

2. علوم اعصاب

3. کاربردها و مطالعات موردی

4. مرزهای آینده