機械学習スタートアップシリーズ　Ｐｙｔｈｏｎで学ぶ強化学習　［改訂第２版］　入門から実践まで

キカイガクシュウスタートアップシリーズパイソンデマナブキョウカガクシュウカイテイダイニハンニュウモンカラジッセンマデ

著：久保　隆宏

「Ｐｙｔｈｏｎで強化学習が実装できる！」と好評を得た入門書の改訂版。読者からの要望・指摘を反映させた。主に、ＰｏｌｉｃｙＧｒａｄｉｅｎｔとＡ２Ｃの記述・実装を見直した。

・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
　強化学習とさまざまなキーワードの関係
　強化学習のメリット・デメリット
　強化学習における問題設定：Markov Decision Process　

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: Bellman Equation
　動的計画法による状態評価の学習: Value Iteration
　動的計画法による戦略の学習: Policy Iteration
　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: Monte Carlo vs Temporal Difference
　経験を価値評価、戦略どちらの更新に利用するか：Valueベース vs Policyベース

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
　価値評価を、パラメーターを持った関数で実装する：Value Function Approximation
　価値評価に深層学習を適用する：Deep Q-Network
　戦略を、パラメーターを持った関数で実装する：Policy Gradient
　戦略に深層学習を適用する：Advantage Actor Critic (A2C)
　価値評価か、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

Ⓒ久保　隆宏

書誌情報

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関連シリーズ

Day1　強化学習の位置づけを知る
　強化学習とさまざまなキーワードの関係
　強化学習のメリット・デメリット
　強化学習における問題設定：Markov Decision Process　

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: Bellman Equation
　動的計画法による状態評価の学習: Value Iteration
　動的計画法による戦略の学習: Policy Iteration
　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: Monte Carlo vs Temporal Difference
　経験を価値評価、戦略どちらの更新に利用するか：Valueベース vs Policyベース

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
　価値評価を、パラメーターを持った関数で実装する：Value Function Approximation
　価値評価に深層学習を適用する：Deep Q-Network
　戦略を、パラメーターを持った関数で実装する：Policy Gradient
　戦略に深層学習を適用する：Advantage Actor Critic (A2C)
　価値評価か、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

書誌情報

紙版

発売日

2019年09月22日

ISBN

9784065172513

判型

価格

定価：3,080円（本体2,800円）

ページ数

304ページ

電子版

発売日

2019年12月13日

JDCN

06A0000000000164146A

著者紹介

著：久保　隆宏（クボ　タカヒロ）

TIS株式会社戦略技術センター所属。Twitter：@icoxfog417。現在は、「人のための要約」を目指し、少ない学習データによる要約の作成・図表化に取り組む。また、論文のまとめを共有するarXivTimesの運営、『直感 Deep Learning』オライリージャパン(2018)の翻訳など、技術の普及を積極的に行っている。