Deep Reinforcement Learning and Its Industrial Use Cases : AI for Real-World Applications
Lingua: inglese
Editore: Wiley Okt 2024, 2024
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- Nuovo
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Neuware - This book serves as a bridge connecting the theoretical foundations of DRL with practical, actionable insights for implementing these technologies in a variety of industrial contexts, making it a valuable resource for professionals and enthusiasts at the forefront of technological innovation. Deep Reinforcement Learning (DRL) represents one of the most dynamic and impactful areas of research and development in the field of artificial intelligence. Bridging the gap between decision-making theory and powerful deep learning models, DRL has evolved from academic curiosity to a cornerstone technology driving innovation across numerous industries. Its core premise-enabling machines to learn optimal actions within complex environments through trial and error-has broad implications, from automating intricate decision processes to optimizing operations that were previously beyond the reach of traditional AI techniques. 'Deep Reinforcement Learning and Its Industrial Use Cases: AI for Real-World Applications' is an essential guide for anyone eager to understand the nexus between cutting-edge artificial intelligence techniques and practical industrial applications. This book not only demystifies the complex theory behind deep reinforcement learning (DRL) but also provides a clear roadmap for implementing these advanced algorithms in a variety of industries to solve real-world problems. Through a careful blend of theoretical foundations, practical insights, and diverse case studies, the book offers a comprehensive look into how DRL is revolutionizing fields such as finance, healthcare, manufacturing, and more, by optimizing decisions in dynamic and uncertain environments. This book distills years of research and practical experience into accessible and actionable knowledge. Whether you're an AI professional seeking to expand your toolkit, a business leader aiming to leverage AI for competitive advantage, or a student or academic researching the latest in AI applications, this book provides valuable insights and guidance. Beyond just exploring the successes of DRL, it critically examines challenges, pitfalls, and ethical considerations, preparing readers to not only implement DRL solutions but to do so responsibly and effectively. Audience The book will be read by researchers, postgraduate students, and industry engineers in machine learning and artificial intelligence, as well as those in business and industry seeking to understand how DRL can be applied to solve complex industry-specific challenges and improve operational efficiency.…
Codice articolo 9781394272556
- Titolo
- Deep Reinforcement Learning and Its Industrial Use Cases : AI for Real-World Applications
- Autore
- Amit Kant Pandit
- Editore
- Wiley Okt 2024
- Anno di pubblicazione
- 2024
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Buch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 1394272553
- ISBN 13
- 9781394272556
- Peso dell'articolo
- 916 grammi
- Dimensioni
- 257x183x28 mm
“Deep Reinforcement Learning and its Industrial Use Cases: Harnessing AI for Real-World Applications” is an essential guide that supplies complex theories, practical insights, and diverse case studies behind deep reinforcement learning. This book offers a comprehensive look into how DLR is revolutionizing fields by implementing advanced algorithms in a variety of industries to solve real-world problems. Beyond the realm of successes of DLR, it critically examines challenges, pitfalls, and ethical considerations. This research and knowledge explore insights to meet the needs of curious enthusiasts eager to understand the cutting-edge technology shaping our future.
Throughout the pages of this book, we seek to discover the inner workings of DLR and its real-world applications. We start by laying down the foundational principles of reinforcement learning and building up to advanced DLR algorithms and techniques. Along the way, we delve into diverse case studies, examining how leading organizations harness the power of DLR to drive innovation and gain a competitive edge. From financial trading to autonomous manufacturing systems, each case study offers valuable insights into the practical considerations and challenges involved in deploying DLR solutions.
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Shubham Mahajan, Ph.D., is an assistant professor at Ajeenkya DY Patil University, Pune, Maharashtra, India. His research interests include image processing, video compression, image segmentation, etc. He has authored/co-authored over 66 publications, including peer-reviewed journals and conferences. He has been honored with several accolades, including the Best Research Paper Award from ICRIC in 2019.
Pethuru Raj, Ph.D., is the chief architect and vice president at Reliance Jio Platforms Ltd., Bangalore, India. He finished his Ph.D. at Anna University, Chennai, India. His research focuses on the Internet of Things, artificial intelligence, model optimization techniques, etc. He has authored more than 45 technology books. Through his research, he built and deployed a few state-of-the-art IT products and services for companies.
Amit Kant Pandit, Ph.D., is an associate professor at the Shri Mata Vaishno Devi University, Katra, India. His main research interests are image processing, video compression, image segmentation, etc. He has authored more than 60 publications, including peer-reviewed journals and conferences. He has two Indian patents and one Australian patent to his credit in artificial intelligence and image processing.
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