Planning with Markov Decision Processes : (Record no. 387726)

MARC details
000 -CABECERA
campo de control de longitud fija 03672nam a2200421 i 4500
001 - NÚMERO DE CONTROL
campo de control 387726
003 - IDENTIFICADOR DEL NÚMERO DE CONTROL
campo de control ES-MaUEC
005 - FECHA Y HORA DE LA ÚLTIMA TRANSACCIÓN
campo de control 20240111050231.0
006 - CÓDIGOS DE INFORMACIÓN DE LONGITUD FIJA--CARACTERÍSTICAS DEL MATERIAL ADICIONAL
campo de control de longitud fija a||||fo|||| 00| 0
007 - CAMPO FIJO DE DESCRIPCIÓN FÍSICA--INFORMACIÓN GENERAL
campo de control de longitud fija cr nn 008mamaa
008 - DATOS DE LONGITUD FIJA--INFORMACIÓN GENERAL
campo de control de longitud fija 220601s2012 sz | o |||| 0|eng d
020 ## - NÚMERO INTERNACIONAL ESTÁNDAR DEL LIBRO
Número Internacional Estándar del Libro 9783031015595
024 7# - IDENTIFICADOR DE OTROS ESTÁNDARES
Número estándar o código 10.1007/978-3-031-01559-5
Fuente del número o código doi
040 ## - FUENTE DE LA CATALOGACIÓN
Centro catalogador/agencia de origen ES-MaUEC
Lengua de catalogación spa
Centro/agencia transcriptor ES-MaUEC
Centro/agencia modificador ES-MaUEC
050 #4 - SIGNATURA TOPOGRÁFICA DE LA BIBLIOTECA DEL CONGRESO
Número de clasificación Q335
Número de documento/Ítem 2012 EB
100 0# - ENTRADA PRINCIPAL--NOMBRE DE PERSONA
Nombre de persona Mausam
Término indicativo de función/relación autor
Código de función/relación aut
-- http://id.loc.gov/vocabulary/relators/aut
9 (RLIN) 687796
245 10 - MENCIÓN DE TÍTULO
Título Planning with Markov Decision Processes :
Resto del título An AI Perspective
Mención de responsabilidad, etc. by Mausam , Andrey Kolobov
250 ## - MENCIÓN DE EDICIÓN
Mención de edición 1st edition 2012
264 #1 - PRODUCCIÓN, PUBLICACIÓN, DISTRIBUCIÓN, FABRICACIÓN Y COPYRIGHT
Producción, publicación, distribución, fabricación y copyright Cham
Nombre del de productor, editor, distribuidor, fabricante Springer International Publishing
Fecha de producción, publicación, distribución, fabricación o copyright 2012
300 ## - DESCRIPCIÓN FÍSICA
Extensión 1 recurso en línea (XVI, 194 páginas)
336 ## - TIPO DE CONTENIDO
Término de tipo de contenido texto
Código de tipo de contenido txt
Fuente rdacontent
337 ## - TIPO DE MEDIO
Nombre/término del tipo de medio electrónico
Código del tipo de medio c
Fuente rdamedia
338 ## - TIPO DE SOPORTE
Nombre/término del tipo de soporte recurso electrónico
Código del tipo de soporte cr
Fuente rdacarrier
347 ## - CARACTERÍSTICAS DEL ARCHIVO DIGITAL
Tipo de archivo archivo de texto
Formato de codificación PDF
490 0# - MENCIÓN DE SERIE
Mención de serie Synthesis Lectures on Artificial Intelligence and Machine Learning
Número Internacional Normalizado para Publicaciones Seriadas 1939-4616
505 0# - NOTA DE CONTENIDO CON FORMATO
Nota de contenido con formato Introduction -- MDPs -- Fundamental Algorithms -- Heuristic Search Algorithms -- Symbolic Algorithms -- Approximation Algorithms -- Advanced Notes.
520 ## - SUMARIO, ETC.
Sumario, etc. Markov Decision Processes (MDPs) are widely popular in Artificial Intelligence for modeling sequential decision-making scenarios with probabilistic dynamics. They are the framework of choice when designing an intelligent agent that needs to act for long periods of time in an environment where its actions could have uncertain outcomes. MDPs are actively researched in two related subareas of AI, probabilistic planning and reinforcement learning. Probabilistic planning assumes known models for the agent's goals and domain dynamics, and focuses on determining how the agent should behave to achieve its objectives. On the other hand, reinforcement learning additionally learns these models based on the feedback the agent gets from the environment. This book provides a concise introduction to the use of MDPs for solving probabilistic planning problems, with an emphasis on the algorithmic perspective. It covers the whole spectrum of the field, from the basics to state-of-the-art optimal and approximation algorithms. We first describe the theoretical foundations of MDPs and the fundamental solution techniques for them. We then discuss modern optimal algorithms based on heuristic search and the use of structured representations. A major focus of the book is on the numerous approximation schemes for MDPs that have been developed in the AI literature. These include determinization-based approaches, sampling techniques, heuristic functions, dimensionality reduction, and hierarchical representations. Finally, we briefly introduce several extensions of the standard MDP classes that model and solve even more complex planning problems. Table of Contents: Introduction / MDPs / Fundamental Algorithms / Heuristic Search Algorithms / Symbolic Algorithms / Approximation Algorithms / Advanced Notes.
988 ## - NOTA LOCAL 598
Nota local 598 (boletines) Synthesis Collection of Technology_2012
650 #7 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA
Fuente del encabezamiento o término embne
Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada Inteligencia artificial
9 (RLIN) 413115
650 #7 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA
Fuente del encabezamiento o término embne
9 (RLIN) 668313
Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada Markov, Procesos de
700 1# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE PERSONA
Nombre de persona Kolobov, Andrey
Término indicativo de función/relación autor
Código de función/relación aut
-- http://id.loc.gov/vocabulary/relators/aut
9 (RLIN) 687797
776 08 - ENTRADA/ENLACE A UN FORMATO FÍSICO ADICIONAL
Información de relación/Frase instructiva de referencia Printed edition:
Número Internacional Estándar del Libro 9783031004315
776 08 - ENTRADA/ENLACE A UN FORMATO FÍSICO ADICIONAL
Información de relación/Frase instructiva de referencia Printed edition:
Número Internacional Estándar del Libro 9783031026874
856 40 - LOCALIZACIÓN Y ACCESO ELECTRÓNICOS
Identificador Uniforme del Recurso https://go.openathens.net/redirector/universidadeuropea.es?url=https://doi.org/10.1007/978-3-031-01559-5
Nota pública Acceso a este recurso digital (usuarios Universidad Europea de Madrid)
942 ## - ELEMENTOS DE PUNTO DE ACCESO ADICIONAL (KOHA)
Fuente del sistema de clasificación o colocación Library of Congress Classification
Tipo de ítem Koha LIBRO-E NO PRÉSTAMO
998 ## - DATOS ESTADÍSTICOS
Fecha de catalogación 03/2023
Tipo de materia E-book
Catalogador Isabel Alonso
Catalogado
Holdings
Información adicional para el OPAC Código 2 (categoría) Estado de pérdida Fuente del sistema de clasificación o colocación Tipo de material Código 1: Estado físico No se presta Código de colección Estado Localización permanente Ubicación/localización actual Ubicación en estantería Fecha de adquisición Tipo de préstamo Total de préstamos Signatura topográfica completa Código de barras Fecha visto por última vez Precio válido a partir de Tipo de ítem Koha
Acceso concurrente No retirado   Library of Congress Classification E-Libro Buen estado Acceso electrónico Ciencias e Ingeniería Acceso electrónico Madrid Digital Madrid Digital Acceso Electrónico (UEM) 25/11/2022 En línea   Q335 2012 EB eBook.01112925 25/11/2022 25/11/2022 LIBRO-E NO PRÉSTAMO