マルコフ決定過程 - モデル化の基礎と応用事例

著者名：前田康成

森北出版（2021/03発売）

• ISBN：9784627855212

内容説明

推薦システム，金融工学，RPG，…そして，深層強化学習。
さまざまな応用例を交えながら，マルコフ決定過程の理論とモデル化の基礎が身につく一冊。

マルコフ決定過程は，マルコフ連鎖に制御や意思決定の要素を加えた確率モデルです。本書では，前半で基礎理論とアルゴリズムを，後半で応用事例を学んでいきます。モデル式の工夫のしかたや複雑な計算手順を，モデル化の観点から一貫性をもって理解することができます。

マルコフ決定過程は，深層強化学習のアルゴリズムの基礎でもあります。本書の最終章では，深層強化学習の概要とニューラルネットワークで行われる計算のしくみを，マルコフ決定過程の計算を通して学びます。

目次

第1章　マルコフ決定過程とは
第2章　マルコフ決定過程の基本的な問題設定とアルゴリズム
第3章　マルコフ決定過程の基本的な機械学習
第4章　真のパラメータが変化するマルコフ決定過程
第5章　状態，行動，利得に関する工夫
第6章　推薦システムへの適用
第7章　金融工学への適用
第8章　ロールプレイングゲームへの適用
第9章　通信工学への適用
第10章　ベイズ流の仮説検定への適用
第11章　教育工学への適用
第12章　設備保全，アセットマネジメントとヘルスケア支援への適用
第13章　深層強化学習の入口