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

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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:3,080円(本体2,800円)
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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