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秋葉原店入荷予定公開 (2019/02/14)

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秋葉2号店の自炊の種

秋葉2号店の自炊の種 書籍情報
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 [ 久保隆宏 ]を店内在庫本で電子化-自炊の森 秋葉2号店

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


機械学習スタートアップシリーズ Pythonで学ぶ強化学習 入門から実践までの電子書籍・スキャンなら自炊の森-秋葉2号店

作者  久保 隆宏

発行  講談社 

定価  3,024円   初版  2019-01-17   頁数  304頁

参考

重さ  約400g ※実測値と誤差がある場合があります

ブース利用料 約560円 ( 購入よりも2,544円お得! )


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内容紹介

・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

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:BellmanEquation
動的計画法による状態評価の学習:ValueIteration
動的計画法による戦略の学習:PolicyIteration
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:MonteCarlovsTemporalDifference
経験を状態評価、戦略どちらの更新に利用するか

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
状態評価を、パラメーターを持った関数で実装する:ValueFunctionApproximation
状態評価に深層学習を適用する:DeepQ-Network
戦略を、パラメーターを持った関数で実装する:PolicyGradient
戦略に深層学習を適用する:AdvantageActorCritic(A2C)
状態評価か、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



内容(「BOOK」データベースより)

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。









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