「強化学習」を学びたい人が最初に読む本

著者名：伊藤真【著】

日経BP（2021/11発売）

• ISBN：9784296110360

内容説明

※この商品は固定レイアウトで作成されており、タブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。

「強化学習」とは、簡単に言えば、「試行錯誤によって学習するAI」です。
機械学習の一種で、近年のディープラーニングの発展の恩恵を受け、注目されています。

本書は、基本のアルゴリズムからニューラルネットを使った応用まで、
強化学習の理論と実装がわかる本です。

強化学習がどんな仕組みのAIなのか、
これから学んでみたいという人や
興味はあるけれど難しそうだと思っている人におすすめです。

【本書の特徴】

●強化学習の難解な理論をやさしく解説
難しい用語や数式は、高校数学の知識があれば理解できるように一歩一歩説明します。教師あり学習やニューラルネットワークなど、機械学習の前提知識も解説しています。

●画面上のロボットを動かすことで直観的に理解
強化学習の問題や学習結果は、画面上のロボットが動くアニメーションで確認できます。プログラムを実行するための環境構築や操作方法の説明があるので、すぐに動かすことができます。

●Pythonで強化学習のプログラムを改良
サンプルプログラムは軽量で、一般的なPC（GPUなどが装備されたPCは不要）で動かせます。強化学習のライブラリは使用せずに実装されており、ブラックボックス化されていないのでアルゴリズムがよくわかります。本書では、サンプルプログラムを自分で改良するためのポイントや、Pythonの基本、主要ライブラリ（NumPy、matplotlib、OpenCV、TensorFlow）の一部の使い方を紹介しています。

目次

1章　強化学習の位置づけ
2章　Pythonの環境構築
3章　教師あり学習
4章　強化学習の問題設定
5章　基本のQ学習：tableQ
6章　ニューラルネットQ学習: netQ
7章　経験再生を取り入れたQ学習: replayQ、targetQ
8章　改良と工夫

講座A　Visual Studio Codeのインストールと使い方
講座B　Pythonの基本

感想・レビュー

※以下の感想・レビューは、株式会社ブックウォーカーの提供する「読書メーター」によるものです。

[yyhhyy]

前半1/3が最小二乗誤差やkeras tensorflowの使い方に割かれていて、一歩一歩紹介してくれる。ただ、強化学習はゲームが例なので、結局のところどう使うべきものなのか自分の能力では想像が追いつかなかった。

2023/03/21

[Go Extreme]

強化学習の位置づけ： AI 教師あり学習 教師なし学習 強化学習 ニューラルネットワーク・ディープラーニング Pythonの環境構築： 仮想環境の構築とライブラリのインストール IRLのダウンロードと展開 教師あり学習： 1次元入力の線形回帰モデル １次元入力のニューラルネットワークモデル 一般的なニューラルネットワークモデル 強化学習の問題設定： 環境 強化学習の目的 基本のQ学習：tableQ ニューラルネットQ学習: netQ 経験再生を取り入れたQ学習: replayQ、targetQ 改良と工夫

2022/01/01

[山澤 穫]

新橋のコリドー街に行きたくなるような本でした。

2024/04/17

[ᚹγअәc0̸א]

グリッドワールドのロボットくんの挙動がプログラム上でvisualizeされており有難い。

[wwb]

タイトルに偽りなし。ある程度開発経験がある人にとっては過剰かもしれないが、環境構築からかなり丁寧に説明されている。 強化学習については基本的なQ学習から出発して少しずつ改良を加えるという形で説明されていく。サンプルコードもその改良に応じて前のクラスを継承しているので無駄がない。 丁寧な分、方策勾配法まで到達しないがタイトル通り最初の一冊としては申し分ないと思う。

2022/02/12