【レビュー】これからの強化学習


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  • 出版情報
  • ・著者:牧野貴樹/著・編集 澁谷長史/著・編集 白川真一/著・編集 浅田稔/著 麻生英樹/著 ほか
  • ・出版日:20161027
  • ・ページ数:320P
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ジャンルTop10選

目次

◆強化学習は「ポストビッグデータ」の技術である!
人工知能,金融工学,ロボット制御,言語処理,生産現場やサービスの最適化,あらゆる分野に応用が広がる強化学習.十分なデータが与えられることが前提とされる他の機械学習法と異なり,「足りないデータを集めながら最適化すること」に力点を置く強化学習は,ビッグデータの先を行くための重要な技術となることが期待されます.

◆強化学習の「いま」を知り,「これから」を切り拓くための1冊.
本書では,この分野を代表する執筆陣が集い,強化学習の基礎・発展・応用を多面的に解説します.
・基礎:強化学習の動作原理と基本アルゴリズムを,初学者でも分かるように導入.
・発展:より複雑な問題に対処し,高度な研究に進むための,さまざまな発展的手法を解説.
・応用:マルチロボットシステムの制御,対話処理,医療データ分析,囲碁の対局など広範な応用例・研究事例を通して,強化学習の活用法を紹介.人間の行動や脳の動作を説明するモデルとしての理論・実験も解説.

――強化学習の基礎を学びたい方,発展的手法に触れたい方,応用可能性を一望したい方に最適な1冊!

概要

強化学習の「いま」を知り,「これから」を切り拓くための1冊.

レビューの一覧

 ・おじさん会社員の略歴[2020-06-20に投稿]

 ・多椀バンディット問題のRuby実装[2018-08-10に投稿]

 ・三目並べの全探索と評価関数[2018-08-10に投稿]

 ・【強化学習初心者向け】シンプルな実装例で学ぶSARSA法およびモンテカルロ法【CartPoleで棒立て:1ファイルで完結】[2017-10-03に投稿]

 ・【強化学習初心者向け】シンプルな実装例で学ぶQ学習、DQN、DDQN【CartPoleで棒立て:1ファイルで完結、Kearas使用】[2017-09-27に投稿]

 ・Kerasで最短で強化学習(reinforcement learning)する with OpenAI Gym[2017-07-23に投稿]

 ・群強化学習法について[2017-05-10に投稿]

 ・経験強化型学習(XoL)について[2017-05-10に投稿]

 ・【人工知能初心者向け】機械学習・Deep Learningプログラミング学習の道筋と参考書籍[2017-03-02に投稿]

 ・「これからの強化学習」第1章を読んでみた[2017-02-22に投稿]

 ・CPUで気軽に強化学習してみた話(DeepMind A3C)[2017-02-10に投稿]


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