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出版社/著者からの内容紹介
ＧＡに並ぶ注目の研究分野，強化学習の解説書.
内容（「MARC」データベースより）
人工知能問題やロボティクス、マルチエージェントなどへの応用で注目される強化学習。その基本的な考え方から、関連アルゴリズム、応用例までを網羅しており、初学者から先端的研究者までを対象とする一冊。〈ソフトカバー〉
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カスタマーレビュー
最も参考になったカスタマーレビュー
16 人中、14人の方が、｢このレビューが参考になった｣と投票しています。
形式:単行本
近年、強化学習が話題を呼んでいる。そして、強化学習を用いたロボットも多数出てきた。ニューラルネットや遺伝的アルゴリズムとは違う知的学習アルゴリズム、強化学習とは何であろうか？そんな疑問をこの本は真っ向から解決してくれる。それもそのはず、作者が強化学習の産みの親だからだ。しかも、強化学習を考えるに至った歴史的背景（当時どのような研究が盛んだったか）も詳しく書いてあって、大変面白く読める本だと思います。是非、読むべし！
14 人中、10人の方が、｢このレビューが参考になった｣と投票しています。
形式:単行本
まさに強化学習という分野におけるバイブル本だと思います。
私はまったくこれといった前提知識をもっていませんでしたが、
十分に理解ができました。
（かなり文字は多いです。）
（数式も多少ありますが簡単に理解できる程度のもの）
機械学習や人工知能、マルチエージェント等の分野で、
強化学習をやってみようという方が知識付けに読むには
最適な良書だと思います。
私はまったくこれといった前提知識をもっていませんでしたが、
十分に理解ができました。
（かなり文字は多いです。）
（数式も多少ありますが簡単に理解できる程度のもの）
機械学習や人工知能、マルチエージェント等の分野で、
強化学習をやってみようという方が知識付けに読むには
最適な良書だと思います。
4 人中、3人の方が、｢このレビューが参考になった｣と投票しています。
形式:単行本
強化学習（Reinforcement Learning）とは、エージェント（通常は、コンピュータ・プログラム）が状態を観測し、行動を選択し、その行動の結果に基づいてより効果的な行動を学習するというアルゴリズム論のことです。
結論からいうと、わかりにくいです。少なくとも強化学習の初学者が手に取るべきレヴェルの本ではありません。難しいというのもありますが、それよりも強化学習についての基本的素養がないと分かりづらいことが原因です。強化学習とは何に使えるのか、どういう考え方なのか、今、どういう状況の何を説明しているのか・・・というあたりがあいまいで、木を見て森を見ず・・・のような説明が延々と続きます。たとえば、数式がよく出てくるのですが、数式の説明は薄い。読んでいるうちに「あー、そーいう前提で話してるのか」とわかるところもありますが、それは「わかりにくい説明」だともいえます。
控えめに言っても、この本から「強化学習」や「機械学習」の世界に入ろうとするのはやめた方がいいと思います。
・・・昔から感じるのですが、森北出版の技術解説書は不親切な傾向にあるような気がする（まぁ本書は訳書なんですが）。
結論からいうと、わかりにくいです。少なくとも強化学習の初学者が手に取るべきレヴェルの本ではありません。難しいというのもありますが、それよりも強化学習についての基本的素養がないと分かりづらいことが原因です。強化学習とは何に使えるのか、どういう考え方なのか、今、どういう状況の何を説明しているのか・・・というあたりがあいまいで、木を見て森を見ず・・・のような説明が延々と続きます。たとえば、数式がよく出てくるのですが、数式の説明は薄い。読んでいるうちに「あー、そーいう前提で話してるのか」とわかるところもありますが、それは「わかりにくい説明」だともいえます。
控えめに言っても、この本から「強化学習」や「機械学習」の世界に入ろうとするのはやめた方がいいと思います。
・・・昔から感じるのですが、森北出版の技術解説書は不親切な傾向にあるような気がする（まぁ本書は訳書なんですが）。
最近のカスタマーレビュー
5章までは良かった
５章までは、多少の事前知識は必要ですが、分かりやすくまとめられていると思います。... 続きを読む
投稿日: 18日前 投稿者: selmer
強化学習をはじめる一冊目
近年、機械学習の世界では強化学習が非常に注目されており、国際会議でも毎年かなりの数の新しい成果が発表されている、まさに旬の分野といえます。... 続きを読む
投稿日: 2004/1/8
強化学習を理解するベスト中のベスト
強化学習を理解するベスト中のベストといって過言ではないと思います。強化学習のエリアで非常に著名な著者が、強化学習の生まれた経緯から基礎の説明、そして応用まで実にう... 続きを読む
投稿日: 2002/7/31 投稿者: 鈴木純一
リストマニア
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