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「強化学習」を学びたい人が最初に読む本
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商品詳細
| 内容紹介 | |
|---|---|
| 販売会社／発売会社 | 日経BP/日経BPマーケティン |
| 発売年月日 | 2021/11/20 |
| JAN | 9784296110360 |
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商品レビュー
4
3件のお客様レビュー
最初に教師あり学習の復習を行い，その後Q学習を軸に強化学習を扱っていく。Pythonのコードについて，自力で関数やクラスを構築するのに必要なメモがある。扱う範囲は限定的であるが，直感的な理解には悪くないか。
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強化学習の理論と実装を理解したい人におすすめ。 【概要】 ●強化学習の位置づけ ●強化学習の問題設定 ●tableＱ、netＱ、replayＱ、targetＱ ●強化学習の改良と工夫 【感想】 ●強化学習をここまで丁寧に説明している本も珍しいと思った。 ●ＡＩに関し最低限必要...
強化学習の理論と実装を理解したい人におすすめ。 【概要】 ●強化学習の位置づけ ●強化学習の問題設定 ●tableＱ、netＱ、replayＱ、targetＱ ●強化学習の改良と工夫 【感想】 ●強化学習をここまで丁寧に説明している本も珍しいと思った。 ●ＡＩに関し最低限必要な知識を持った上で読むとより理解できる。 知識がなければ、理解はやや困難であると思われる。 ●強化学習をより実用的に活用できる方法はないものかと期待する。
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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： Pythonのインストール 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...
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： Pythonのインストール 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： 強化学習を体験 環境 強化学習の目的 基本のQ学習：tableQ： 理論 実装 ニューラルネットQ学習: netQ： フィールドタスクを体験 ニューラルネットQ学習 netQ以外のプログラムの実装 経験再生を取り入れたQ学習: replayQ、targetQ： 経験再生：replayQ ターゲットネットワークの利用：targetQ 改良と工夫： 新しい環境とエージェントの作り方 ハイパーパラメータの決め方 強化学習の改良と工夫
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