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Distributed Artificial Intelligence Meets Machine Learning Learning in Multi-Agent Environments - Couverture souple

 
9783540629344: Distributed Artificial Intelligence Meets Machine Learning Learning in Multi-Agent Environments

Synopsis

The complexity of systems studied in distributed artificial intelligence (DAI), such as multi-agent systems, often makes it extremely difficult or even impossible to correctly and completely specify their behavioral repertoires and dynamics. There is broad agreement that such systems should be equipped with the ability to learn in order to improve their future performance autonomously. The interdisciplinary cooperation of researchers from DAI and machine learning (ML) has established a new and very active area of research and development enjoying steadily increasing attention from both communities. This state-of-the-art report documents current and ongoing developments in the area of learning in DAI systems. It is indispensable reading for anybody active in the area and will serve as a valuable source of information.

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Edité par Springer, 1997
ISBN 10 : 3540629343 ISBN 13 : 9783540629344
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Weiß, Gerhard
Edité par Springer Berlin Heidelberg, 1997
ISBN 10 : 3540629343 ISBN 13 : 9783540629344
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Kartoniert / Broschiert. Etat : New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. The complexity of systems studied in distributed artificial intelligence (DAI), such as multi-agent systems, often makes it extremely difficult or even impossible to correctly and completely specify their behavioral repertoires and dynamics. There is broad . N° de réf. du vendeur 4896133

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Taschenbuch. Etat : Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - The complexity of systems studied in distributed artificial intelligence (DAI), such as multi-agent systems, often makes it extremely difficult or even impossible to correctly and completely specify their behavioral repertoires and dynamics. There is broad agreement that such systems should be equipped with the ability to learn in order to improve their future performance autonomously. The interdisciplinary cooperation of researchers from DAI and machine learning (ML) has established a new and very active area of research and development enjoying steadily increasing attention from both communities. This state-of-the-art report documents current and ongoing developments in the area of learning in DAI systems. It is indispensable reading for anybody active in the area and will serve as a valuable source of information. N° de réf. du vendeur 9783540629344

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Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -The complexity of systems studied in distributed artificial intelligence (DAI), such as multi-agent systems, often makes it extremely difficult or even impossible to correctly and completely specify their behavioral repertoires and dynamics. There is broad agreement that such systems should be equipped with the ability to learn in order to improve their future performance autonomously. The interdisciplinary cooperation of researchers from DAI and machine learning (ML) has established a new and very active area of research and development enjoying steadily increasing attention from both communities. This state-of-the-art report documents current and ongoing developments in the area of learning in DAI systems. It is indispensable reading for anybody active in the area and will serve as a valuable source of information. 312 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9783540629344

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Edité par Springer, 1997
ISBN 10 : 3540629343 ISBN 13 : 9783540629344
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Vendeur : Ria Christie Collections, Uxbridge, Royaume-Uni

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Edité par Springer 2008-06-13, 2008
ISBN 10 : 3540629343 ISBN 13 : 9783540629344
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Vendeur : Chiron Media, Wallingford, Royaume-Uni

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ISBN 10 : 3540629343 ISBN 13 : 9783540629344
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Vendeur : buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Allemagne

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