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機械学習スタートアップシリーズ Pythonで学ぶ強化学習 入門から実践まで (KS情報科学専門書) 単行本(ソフトカバー) – 2019/1/17

5つ星のうち 3.9 9件のカスタマーレビュー

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商品の説明

内容紹介

強化学習が実装できる! エンジニアのために、Pythonのサンプルコードとともに、ゼロからていねいに解説。実用でのネックとなる強化学習の弱点とその克服方法、さらに活用領域まで紹介した。コードも公開!


・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

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
経験を状態評価、戦略どちらの更新に利用するか

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
状態評価を、パラメーターを持った関数で実装する: Value Function Approximation
状態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)
状態評価か、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

内容(「BOOK」データベースより)

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。

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登録情報

  • 単行本(ソフトカバー): 304ページ
  • 出版社: 講談社 (2019/1/17)
  • 言語: 日本語
  • ISBN-10: 4065142989
  • ISBN-13: 978-4065142981
  • 発売日: 2019/1/17
  • 梱包サイズ: 20.8 x 14.8 x 2.4 cm
  • おすすめ度: 5つ星のうち 3.9 9件のカスタマーレビュー
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9件のカスタマーレビュー

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2019年2月20日
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2019年1月18日
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2019年2月25日
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2019年2月17日
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2019年3月19日
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2019年2月18日
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2019年4月4日
形式: Kindle版Amazonで購入
2019年1月20日
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