機械学習スタートアップシリーズ Ｐｙｔｈｏｎで学ぶ強化学習 ［改訂第２版］ 入門から実践まで
久保隆宏(著)
/ＫＳ情報科学専門書
作品情報
「Ｐｙｔｈｏｎで強化学習が実装できる！」と好評を得た入門書の改訂版。読者からの要望・指摘を反映させた。主に、Ｐｏｌｉｃｙ ＧｒａｄｉｅｎｔとＡ２Ｃの記述・実装を見直した。・Pythonプログラミングとともに、ゼロからていねいに解説。・コードが公開されているから、すぐ実践できる。・実用でのネックとなる強化学習の弱点と、その克服方法まで紹介。【おもな内容】Day1 強化学習の位置づけを知る 強化学習とさまざまなキーワードの関係 強化学習のメリット・デメリット 強化学習における問題設定：Markov Decision Process Day2 強化学習の解法(1): 環境から計画を立てる 価値の定義と算出: Bellman Equation 動的計画法による状態評価の学習: Value Iteration 動的計画法による戦略の学習: Policy Iteration モデルベースとモデルフリーとの違いDay3 強化学習の解法(2): 経験から計画を立てる 経験の蓄積と活用のバランス: Epsilon-Greedy法 計画の修正を実績から行うか、予測で行うか: Monte Carlo vs Temporal Difference 経験を価値評価、戦略どちらの更新に利用するか：Valueベース vs PolicyベースDay4 強化学習に対するニューラルネットワークの適用 強化学習にニューラルネットワークを適用する 価値評価を、パラメーターを持った関数で実装する：Value Function Approximation 価値評価に深層学習を適用する：Deep Q-Network 戦略を、パラメーターを持った関数で実装する：Policy Gradient 戦略に深層学習を適用する：Advantage Actor Critic (A2C) 価値評価か、戦略かDay5 強化学習の弱点 サンプル効率が悪い 局所最適な行動に陥る、過学習をすることが多い 再現性が低い 弱点を前提とした対応策Day6 強化学習の弱点を克服するための手法 サンプル効率の悪さへの対応: モデルベースとの併用/表現学習 再現性の低さへの対応: 進化戦略 局所最適な行動/過学習への対応: 模倣学習/逆強化学習Day7 強化学習の活用領域 行動の最適化 学習の最適化
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商品情報
- 著者
- 久保隆宏
- ジャンル
- コンピュータ・情報 - コンピュータ・インターネット
- 出版社
- 講談社
- 掲載誌・レーベル
- ＫＳ情報科学専門書
- 書籍発売日
- 2019.09.22
- Reader Store発売日
- 2019.12.13
- ファイルサイズ
- 60.5MB
- ページ数
- 304ページ
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この作品のレビュー
平均 4.0 （2件のレビュー）
-
基礎のところ、弱点への言及、アプリ面での最近の話題などがとても参考になった。サンプルコードはあまりちゃんと読まなかったですが、時間があれば動かしてみたいと思いました。完全な理解からは遠いですが、いろい…ろ学べた気がします。続きを読む
投稿日：2020.02.23
強化学習について丁寧に書いた本
強化学習の初学者におすすめできると思う
いろんなコードもあって参考になる
あとkerasでかいてあるの少ないので役に立つ投稿日：2020.07.23
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