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Pythonで学ぶ強化学習 改訂第2版

入門から実践まで
機械学習スタートアップシリーズ 

講談社
久保隆宏 

価格
3,080円(本体2,800円+税)
発行年月
2019年09月
判型
A5
ISBN
9784065172513

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内容情報
[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。

強化学習の位置づけを知る
強化学習の解法(環境から計画を立てる;経験から計画を立てる)
強化学習に対するニューラルネットワークの適用
深層強化学習の弱点
強化学習の弱点を克服するための手法
強化学習の活用領域

[日販商品データベースより]

「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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