「強化学習」を学びたい人が最初に読む本(「キョウカガクシュウ」ヲマナビタイヒトガサイショニヨムホン)

Name: 「強化学習」を学びたい人が最初に読む本
Author: 伊藤 真
ISBN: 9784296110360

著者:: 伊藤真(イトウマコト)
出版社:: 日経BP
出版日:: 2021年11月22日頃
ISBN:: 9784296110360
価格:: ¥3,190
在庫:: 1
判型:: 単行本

★★★★☆4.0(2 件)

総合

737位

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言及数

788位

初級者向け

Python機械学習深層学習ニューラルネットワーク強化学習アルゴリズム数学

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書籍紹介

「強化学習」とは、簡単に言えば、「試行錯誤によって学習する AI 」です。
機械学習の一種で、近年のディープラーニングの発展の恩恵を受け、注目されています。

本書は、基本のアルゴリズムからニューラルネットを使った応用まで、
強化学習の理論と実装がわかる本です。

強化学習がどんな仕組みの AI なのか、
これから学んでみたいという人や
興味はあるけれど難しそうだと思っている人におすすめです。

【本書の特徴】

●強化学習の難解な理論をやさしく解説
難しい用語や数式は、高校数学の知識があれば理解できるように一歩一歩説明します。教師あり学習やニューラルネットワークなど、機械学習の前提知識も解説しています。

●画面上のロボットを動かすことで直観的に理解
強化学習の問題や学習結果は、画面上のロボットが動くアニメーションで確認できます。プログラムを実行するための環境構築や操作方法の説明があるので、すぐに動かすことができます。

● Python で強化学習のプログラムを改良
サンプルプログラムは軽量で、一般的な PC (GPU などが装備された PC は不要) で動かせます。強化学習のライブラリは使用せずに実装されており、ブラックボックス化されていないのでアルゴリズムがよくわかります。本書では、サンプルプログラムを自分で改良するためのポイントや、 Python の基本、主要ライブラリ (NumPy 、 matplotlib 、 OpenCV 、 TensorFlow) の一部の使い方を紹介しています。
1 章強化学習の位置づけ
2 章 Python の環境構築
3 章教師あり学習
4 章強化学習の問題設定
5 章基本の Q 学習:tableQ
6 章ニューラルネット Q 学習: netQ
7 章経験再生を取り入れた Q 学習: replayQ 、 targetQ
8 章改良と工夫