機械学習スタートアップシリーズ Pythonで学ぶ強化学習 [改訂第2版] 入門から実践まで

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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 [改訂第2版] 入門から実践まで
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内容紹介

「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

目次

  • 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

製品情報

製品名 機械学習スタートアップシリーズ Pythonで学ぶ強化学習 [改訂第2版] 入門から実践まで
著者名 著:久保 隆宏
発売日 2019年09月22日
価格 定価 : 本体2,800円(税別)
ISBN 978-4-06-517251-3
判型 A5
ページ数 304ページ

著者紹介

著:久保 隆宏(クボ タカヒロ)

TIS株式会社戦略技術センター所属。Twitter:@icoxfog417。
現在は、「人のための要約」を目指し、少ない学習データによる要約の作成・図表化に取り組む。また、論文のまとめを共有するarXivTimesの運営、『直感 Deep Learning』オライリージャパン(2018)の翻訳など、技術の普及を積極的に行っている。

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