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人工知能
出版社名：技術評論社
出版年月：2020年7月
ISBN：978-4-297-11515-9
２８３Ｐ ２１ｃｍ
ＩＴエンジニアのための強化学習理論入門 Ｐｙｔｈｏｎで学ぶアルゴリズムの動作原理
中井悦司／著
組合員価格 税込
2,950
円
(通常価格 税込 3,278円)
割引率 10%
在庫あり
生協宅配にてお届け
※ご注文が集中した場合、お届けが遅れる場合がございます。
内容紹介・もくじなど
強化学習の基礎となるアルゴリズムを体系的に学ぶ。
もくじ情報：１ 強化学習のゴールと課題（強化学習の考え方；実行環境のセットアップ；バンディットアルゴリズム（基本編）；バンディットアルゴリズム（応用編））；２ 環境モデルを用いた強化学習の枠組み（マルコフ決定過程による環境のモデル化；エージェントの行動ポリシーと状態価値関数；動的計画法による状態価値関数の決定）；３ 行動ポリシーの改善アルゴリズム（ポリシー反復法；価値反復法；より実践的な実装例）；４ サンプリングデータを用いた学習法（モンテカルロ法；ＴＤ（Ｔｅｍｐｏｒａｌ‐Ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ）法）；５ ニューラルネットワークによる関数近似（ニ…（
続く
）
強化学習の基礎となるアルゴリズムを体系的に学ぶ。
もくじ情報：１ 強化学習のゴールと課題（強化学習の考え方；実行環境のセットアップ；バンディットアルゴリズム（基本編）；バンディットアルゴリズム（応用編））；２ 環境モデルを用いた強化学習の枠組み（マルコフ決定過程による環境のモデル化；エージェントの行動ポリシーと状態価値関数；動的計画法による状態価値関数の決定）；３ 行動ポリシーの改善アルゴリズム（ポリシー反復法；価値反復法；より実践的な実装例）；４ サンプリングデータを用いた学習法（モンテカルロ法；ＴＤ（Ｔｅｍｐｏｒａｌ‐Ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ）法）；５ ニューラルネットワークによる関数近似（ニューラルネットワークによる状態価値関数の計算；ニューラルネットワークを用いたＱ‐Ｌｅａｒｎｉｎｇ）
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もくじ情報：１ 強化学習のゴールと課題（強化学習の考え方；実行環境のセットアップ；バンディットアルゴリズム（基本編）；バンディットアルゴリズム（応用編））；２ 環境モデルを用いた強化学習の枠組み（マルコフ決定過程による環境のモデル化；エージェントの行動ポリシーと状態価値関数；動的計画法による状態価値関数の決定）；３ 行動ポリシーの改善アルゴリズム（ポリシー反復法；価値反復法；より実践的な実装例）；４ サンプリングデータを用いた学習法（モンテカルロ法；ＴＤ（Ｔｅｍｐｏｒａｌ‐Ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ）法）；５ ニューラルネットワークによる関数近似（ニ…（続く）
もくじ情報：１ 強化学習のゴールと課題（強化学習の考え方；実行環境のセットアップ；バンディットアルゴリズム（基本編）；バンディットアルゴリズム（応用編））；２ 環境モデルを用いた強化学習の枠組み（マルコフ決定過程による環境のモデル化；エージェントの行動ポリシーと状態価値関数；動的計画法による状態価値関数の決定）；３ 行動ポリシーの改善アルゴリズム（ポリシー反復法；価値反復法；より実践的な実装例）；４ サンプリングデータを用いた学習法（モンテカルロ法；ＴＤ（Ｔｅｍｐｏｒａｌ‐Ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ）法）；５ ニューラルネットワークによる関数近似（ニューラルネットワークによる状態価値関数の計算；ニューラルネットワークを用いたＱ‐Ｌｅａｒｎｉｎｇ）