Reinforcement and Systemic Machine Learning for Decision Making There are always difficulties in making machines that learn from experience. Complete information is not always available—or it becomes available in bits and pieces over a period of time. With respect to systemic learning, there is a need to understand the impact of decisions and actions on a system over that period of time. This book takes a holistic approach to addressing that need and presents a new paradigm—creating new learning applications and, ultimately, more intelligent machines. The first book of its kind in this new and growing field, Reinforcement and Systemic Machine Learning for Decision Making focuses on the specialized research area of machine learning and systemic machine learning. It addresses reinforcement learning and its applications, incremental machine learning, repetitive failure-correction mechanisms, and multiperspective decision making. Chapters include: Introduction to Reinforcement and Systemic Machine Learning Fundamentals of Whole-System, Systemic, and Multiperspective Machine Learning Systemic Machine Learning and Model Inference and Information Integration Adaptive Learning Incremental Learning and Knowledge Representation Knowledge Augmentation: A Machine Learning Perspective Building a Learning System With the potential of this paradigm to become one of the more utilized in its field, professionals in the area of machine and systemic learning will find this book to be a valuable resource. 

техническая литература

электроника

Reinforcement and Systemic Machine Learning for Decision Making

современная русская литература

современные любовные романы

современная зарубежная литература

книги о приключениях

учебники и пособия для вузов

стихи и поэзия

русская классика

мистика

любовное фэнтези

биографии и мемуары

современные детективы

короткие любовные романы

сказки

попаданцы

литература 19 века

научная фантастика

саморазвитие / личностный рост

триллеры

публицистика

зарубежная классика

1947-й. Чарли Сент-Клер, выдворенная семьей из родной Америки за проступок, граничащий с преступлением против приличий, прибывает в Европу, надеясь разыскать свою кузину, пропавшую во Франции во время немецкой оккупации. 1915-й. Юная Эва Гардинер рвется воевать против немцев, и неожиданно такой шанс ей предоставляется. Разведывательное управление предлагает Эве стать агентом на французской территории, занятой бошами. Опекать ее будет знаменитая Алиса, королева шпионов, управляющая разведывательной сетью прямо под носом у немцев. Тридцать лет спустя Эва, придавленная гнетом вины за предательство, разрушившее сеть Алисы, проводит свои дни в полуразрушенном лондонском доме, пытаясь заглушить отчаяние и боль спиртным. Но однажды ее уединение нарушает незнакомая девушка и произносит имя, которое Эва не слышала уже много лет. И с этой минуты бывшая шпионка и бывшая студентка начинают поиски, которые заведут их слишком далеко.
В основе романа лежит подлинная история знаменитой сети Алисы, самой эффективной разведывательной организации, действовавшей на территории Франции во время Первой мировой войны.
В книге присутствует нецензурная брань!

исторические приключения

зарубежные приключения

историческая литература

спецслужбы

шпионы

Первая мировая война

реальные истории

шпионаж

Сеть Алисы

«Фаворитка Темного Короля» – фантастический роман Тори Озолс, жанр любовное фэнтези.
Меня зовут Кейси Климент. Успешный адвокат в одной из самых крупных юридических контор в мире, специализирующейся на делах Тилвит Тег. А еще любимая жена амбициозного политика, выступающего за экспансию волшебного народа. Я привыкла к камерам, фотовспышкам и журналистам. Но если раньше их внимание к моей персоне было вызвано лишь статусом верной жены, то сейчас их основной интерес – именно моя личность. «Почему?» – спросите вы. Я – Фаворитка Короля Тёмного Двора. Вокруг меня предательство и ложь, смертоносная магия и интриги королевского двора, опасности и всепоглощающая страсть. И это моя история борьбы за выживание.
© Озолс Тори© ИДДК


Фаворитка Тёмного Короля

Это случилось на свадьбе сестры. Прямо в Храме. Появился ОН. Сумрачный дракон, которого я успела возненавидеть. Одного взгляда в его бесстыжие черные глаза хватило, чтобы… осознать. Я его истинная. И что теперь? А теперь всё, у меня есть тридцать дней, чтобы разорвать с ним эту связь и не позволить клеймить себя. У драконов даже негласное правило есть: встретил истинную – хватай и беги. Что чешуйчатый и сделал… 
Повесть. ХЭ. Серия: Наедине с драконом

фэнтези про драконов

Наедине с драконом. Простишь меня, истинная?

В тёмном городке на окраине происходит убийство. Жертва — сын влиятельного чиновника, наживший много врагов. В то же время бесследно исчезают две молодые девушки. Тело одной из них вскоре обнаруживается в лесу. Шеф местной полиции берётся за расследование и пытается отыскать виновников. Жители странного Блэкхолла хранят свои чёрные секреты, и каждый из них может привести к разгадке страшной тайны.

В книге используются цитаты из знаменитой песни «Where the Wild Roses Grow»  ("Где дикие розы цветут") авторства Nick Cave & The Bad Seeds & Kylie Minogue

полицейские детективы

Три трупа в Блэкхолле

Мое репетиторство с треском провалилось в первый же день работы. Все потому, что я не понравилась жуткому здоровяку, который открыл дверь. Не прошло и минуты, как он рубит словами: “Ты не подходишь” и просит на выход.

Уйти с гордо поднятой головой не вышло. Я позорно споткнулась о порожек. К счастью, громила успел меня поймать, правда, не забыв при этом облапать. 

С этого момента моя жизнь стала очень богатой на события, а его на большое количество проблем.

остросюжетные любовные романы

Научись любить, если сможешь

Вы когда нибудь боялись спать?
А своих снов?
Если нет, то вам наверняка станет не по себе когда в одну из ночей вы увидите себя спящим на кровати, или человека который в это время находится в соседнем доме и читает книгу, которую вы видите впервые. А утром вы идете в магазин, покупаете эту книгу, и понимаете что частично её читали прошлой ночью.

пьесы и драматургия

Осознание

У Артёма в комнате стоит старый шкаф. Казалось бы простой  шкаф, но что ожидает за его дверьми. Там начинается сказка и Артём окунётся в неё...

детские приключения

книги для детей

Приключения за дверцей шкафа

Полная версия

Reinforcement and Systemic Machine Learning for Decision Making

Другие книги автора