「強化学習」を学びたい人が最初に読む本

伊藤真

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「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。

• カテゴリ: ビジネス・実用
• ジャンル: IT・コンピュータ / 言語・プログラミング
• 出版社: 日経BP
• ページ数: 408ページ
• 電子版発売日: 2021年11月22日
• コンテンツ形式: EPUB
• サイズ(目安): 124MB

[ブクログ · ★★★★☆]

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。

[ブクログ · ★★★★☆]

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。