Python で実践する 強化学習と転移学習

Python による実装で、強化学習×転移学習のパワフルさを体感しよう

《本書の特長》
●強化学習の理論の初歩から丁寧に解説。Python によるシミュレーションを実装しながら手法を体感できるので、簡単なプログラミング経験があれば、つまずくことなく読み進めることができます。

●後半では、学習した知識を再利用する技法である「転移学習」と強化学習とを組み合わせた「転移強化学習」について詳しく解説されています。強化学習と同様に、シミュレーションを通して、転移学習による学習の高速化、高精度化を試すことができます。

●理論と実装だけでなく、学習の自動化・省力化のための一段高度なチューニング技法や、コーディングの際に気を付けなければいけない落とし穴ももれなく解説。この 1 冊で、転移強化学習の基礎から応用までをすみずみまで学べます。

本書で紹介したソースコードは、森北出版 Web サイトで公開されています。
第 1 章 強化学習と転移学習
第 2 章 強化学習の理論
第 3 章 強化学習のシミュレーション
第 4 章 転移学習の理論
第 5 章 転移学習のシミュレーション
第 6 章 転移学習の実装上の注意点
第 7 章 転移強化学習の応用
第 8 章 完全な自立的転移強化学習に向けて

強化学習と転移学習を、理論の説明と Python の実装の両方から 1 冊で学ぶための本です。『Python で実践する 強化学習と転移学習』 (河野仁 著、森北出版、2022 年 8 月刊) は、強化学習の理論の初歩から始め、Python によるシミュレーションを実装しながら手法を体感し、後半で転移学習と強化学習を組み合わせた転移強化学習へ進みます。版元の紹介文は前提を「簡単なプログラミング経験があれば、つまずくことなく読み進めることができます」と案内しています。刊行時の著者プロフィールは東京工芸大学准教授、博士 (工学) です。

全 8 章の構成、理論とシミュレーションの組み合わせ

目次は全 8 章です。第 1 章「強化学習と転移学習」を入口に、第 2 章「強化学習の理論」と第 3 章「強化学習のシミュレーション」、第 4 章「転移学習の理論」と第 5 章「転移学習のシミュレーション」が続きます。理論の章の直後に、その手法を動かす章を置く並びだと読めます。そのあとに第 6 章「転移学習の実装上の注意点」、第 7 章「転移強化学習の応用」、第 8 章「完全な自立的転移強化学習に向けて」が置かれています。紹介文によると、理論と実装に加えて、学習の自動化と省力化のための一段高度なチューニング技法や、コーディングの際に気を付けなければいけない落とし穴も解説されています。版元ドットコムに載る目次は章の単位までで、節の構成は確認できません。

転移強化学習が補う、強化学習の学習コスト

強化学習 は、エージェントが環境の中で行動し、得られた報酬を手がかりに行動の方針を改善していく手法です。正解のラベルを用意しなくてよい反面、よい方針にたどり着くまでに多くの試行が必要になりやすく、課題や環境が変わるたびに学習をやり直す負担が生じます。転移学習は、ある課題で得た知識を別の課題の学習に再利用する 機械学習 の考え方です。強化学習と組み合わせると、似た課題で学んだ方針や価値の見積もりを出発点にして、試行の回数を減らすことが狙いになります。紹介文が挙げる学習の高速化と高精度化は、この効果をシミュレーションで確かめるものです。一方で、元の課題と新しい課題が似ていないと、再利用した知識がかえって学習を妨げることがあり、何をどこまで転移させるかの判断が難しさの中心になります。第 6 章が実装上の注意点に 1 章を充てていることは、この難しさに対応していると読めます。

簡単なプログラミング経験から始める読者に

シミュレーションは Python で実装し、本書で紹介したソースコードは森北出版の Web サイトで公開されています。理論の章で読んだ手法を、続く章のコードで動かして確かめる流れなので、数式の説明だけでは動きを想像しにくい人でも進めやすい構成です。一方、紹介文が後半の中心に置くのは強化学習と組み合わせた転移強化学習です。画像認識などで事前学習済みのモデルを流用する手順だけが目当てなら、章の並びを見て目的に合うかを確かめてから選ぶのが確実です。

強化学習の基礎を一通り押さえたうえで、課題が変わるたびに学習をやり直す手間を減らす方法まで、手を動かして確かめたい人に向く一冊です。研究や開発で転移強化学習を検討し始めた段階の人が、理論と実装の両面から入口を作るのにも使えます。