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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情報

著者
久保隆宏
寸法
6,18 MB
ファイル名
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.pdf
ISBN
3047050034395

説明

「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

シリーズ: 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 改訂第2版 久保隆宏 機械学習スタートアップシリーズ 講談社 2019/09 発売 ( A5・304ページ ) ISBN: 9784065172513 価格: 3,080円 ( 本体: 2,800円 ) Pythonで学ぶ強化学習<改訂第2版> 機械学習スタートアップシリーズ 入門から実践まで 著者: 久保隆宏 この作品のアーティストの関連作をお届け!アーティストメール登録 書籍 出版社:講談社 発売日: 2019年9月 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] 入門から実践までの詳細。「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 ... 『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)』を読む 3位. おすすめ本│『最強囲碁AI アルファ碁 解体新書 増補改訂版 アルファ碁ゼロ対応 深層学習、モンテカルロ木探索、強化学習から見たその仕組み』 機械学習プロフェッショナルシリーズ [シリーズ編者] 杉山 将 理化学研究所 革新知能統合研究センター センター長/東京大学大学院新領域創成科学研究科 教授 [本シリーズの特徴] 発展著しい機械学習技術の数学的な基礎理論、実用的なアルゴリズム、それらの活用法を解説。 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 - 久保 隆宏 - 本の購入は楽天ブックスで。全品送料無料!購入毎に「楽天ポイント」が貯まってお得!みんなのレビュー・感想も満載。 対象商品: 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 (KS….

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