ITエンジニアのための強化学習理論入門
2020年7月17日紙版発売 2020年7月17日電子版発売 中井悦司 著 A5判／296ページ 定価3,278円（本体2,980円＋税10%） ISBN 978-4-297-11515-9 Gihyo Direct Amazon 楽天ブックス ヨドバシ.com 電子版 Gihyo Digital Publishing Amazon Kindle ブックライブ 楽天kobo honto 本書のサポートページサンプルファイルのダウンロードや正誤表など この本の概要 前作の『ITエンジニアのための機械学習理論入門』から，5年経過しましたが，AI（人工知能）や機械学習に対しての期待と関心はまったく衰えません。むしろ機械学習の利用はIT業界で当然のものとなり，さらなる活用がさまざまな場所で行われています。前作では一般的な機械学習について解説しましたが，試行錯誤しながら1つの解をもとめていく「強化学
強化学習を手を動かして学ぶ『Pythonで学ぶ強化学習』
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 (KS情報科学専門書) 目次 目次 はじめに 感想 読了メモ Day1 Day2 Day3 Day4 Day5 強化学習の問題点1 強化学習の問題点2 強化学習の問題点3 Day6 Day7 『Pythonで学ぶ強化学習』におすすめの副読素材 参考資料 MyEnigma Supporters はじめに 下記の通り、先日『Pythonで学ぶ強化学習』の著者の方々から、 献本をいただきました。 再び献本を頂きました😲『Pythonで学ぶ強化学習』の関係者の方々、ありがとうございます。機械学習は正直あまり詳しくないので、これを読んでAIエンジニアになれるように頑張ります。全編カラーで、コードも沢山あっていい感じです。じっくり読んで書評させて頂きます😀 #python Pythonで学ぶ強化学習 -入門から実践まで-
作りながら学ぶ強化学習 -初歩からPyTorchによる深層強化学習まで|Tech Book Zone Manatee
株式会社電通国際情報サービス ⼩川雄太郎 株式会社電通国際情報サービス（ISID）、技術本部 開発技術部に所属。ディープラーニングをはじめとした機械学習関連技術の研究開発・技術支援、およびHR techに関するデータ解析を業務とする。明石高専、東京大学工学部を経て、東京大学大学院新領域創成科学研究科、神保・小谷研究室にて、脳機能計測および計算論的神経科学の研究に従事し、2016年博士号（科学）を取得。東京大学特任研究員を経て、2017年4月より現職。JDLA DeepLearning for GENERAL 2017。 2018.04.03 作りながら学ぶ強化学習 -初歩からPyTorchによる深層強化学習まで 第15回 CartPole課題で深層強化学習DQNを実装 SEやプログラマ、エンジニア、一般の方を対象に、少しずつ実際にプログラムを作りながら、強化学習および深層強化学習について解
【強化学習初心者向け】シンプルな実装例で学ぶSARSA法およびモンテカルロ法【CartPoleで棒立て：1ファイルで完結】 - Qiita
【強化学習初心者向け】シンプルな実装例で学ぶSARSA法およびモンテカルロ法【CartPoleで棒立て：1ファイルで完結】Python機械学習強化学習 ※2018年06月23日追記 PyTorchを使用した最新版の内容を次の書籍にまとめました。 つくりながら学ぶ! 深層強化学習 ~PyTorchによる実践プログラミング~ 18年6月28日発売 強化学習の代表的な手法である「SARSA法」と「モンテカルロ法」の、実装コード紹介と解説を行います 学習する対象には、強化学習の「Hello World！」的存在である「CartPole」を使用します。 概要 強化学習の代表的な手法であるSARSA法、モンテカルロ法の2通りを実装・解説します。 ※ディープラーニングは使用しません。古典的？な強化学習です。 ・どちらも150行程度の短いプログラムです ・外部の強化学習ライブラリなどを使用せず、自力で組ん
これさえ読めばすぐに理解できる強化学習の導入と実践
強化学習の位置づけ 教師あり学習 教師なし学習 強化学習 強化学習の応用事例 Atariの攻略 AlphaGo ロボットの自動動作獲得 ファイナンスへの応用 広告配信の最適化 OpenAI Gymを使ってQ-learningを実装してみる 状態 行動 報酬 実装 参考文献 ディープラーニングなどの機械学習技術の進歩によって、過去のデータから学習する技術は大きく進化し、写真の中に写っている対象を認識することや病気の診断、多言語間の翻訳をする性能を著しく向上させることができました。 すでにその性能は専門的な教育を受けた人間の能力と同等 [1] か超えている分野もあるほどです。 一方で、人間にはデータを与えなくとも自ら経験から学び、スキルを上達させることができます。特に何も教えられなくとも、経験からゲームを攻略することやロボットの正しい動作の仕方を学んでいくことができます。 機械学習の中でも、こ
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Pythonで学ぶ強化学習 -入門から実践まで-を書きました
GitHub - ntasfi/PyGame-Learning-Environment: PyGame Learning Environment (PLE) -- Reinforcement Learning Environment in Python.
https://github.com/arXivTimes/arXivTimes/blob/master/tools/README.md
Tech-Circle #18 Pythonではじめる強化学習 OpenAI Gym 体験ハンズオン
Pythonではじめる OpenAI Gymトレーニング