ITエンジニアのための強化学習理論入門 = Reinforcement Learning for Software Engineers : Pythonで学ぶアルゴリズムの動作原理

• 資料種別: 図書
• ISBN: 978-4-297-11515-9
• タイトル: 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
• タイトルよみ: アイティ エンジニア ノ タメ ノ キョウカ ガクシュウ リロン ニュウモン
• 著者・編者: 中井悦司 著
• 著者標目: 中井, 悦司 ナカイ, エツジ ( 01219229 )典拠
• 出版事項: 東京 : 技術評論社
• 出版年月日等: 2020.7
• 出版年（W3CDTF）: 2020
• 数量: 283p
• 大きさ: 21cm
• 並列タイトル等: Reinforcement Learning for Software Engineers パイソン デ マナブ アルゴリズム ノ ドウサ ゲンリ; Reinforcement Learning for Software Engineers
• 出版地（国名コード）: JP
• 本文の言語コード: jpn
• 件名標目: 機械学習 キカイ ガクシュウ ( 001210569 )典拠; アルゴリズム アルゴリズム ( 00560337 )典拠
• NDC10版: 007.13 : 情報学．情報科学
• NDLC: M121
• 対象利用者: 一般
• 書誌注記: 文献あり 索引あり
• 入手条件・定価: 2980円
• 所蔵機関: 国立国会図書館
• 請求記号: M121-M258
• 連携機関・データベース: 国立国会図書館 : 国立国会図書館蔵書; https://ndlsearch.ndl.go.jp
• 書誌ID（NDLBibID）: 030494967; http://id.ndl.go.jp/bib/030494967
• 全国書誌番号: 23423569
• トーハンMARC番号: 34089853
• 目録規則: 日本目録規則1987年版改訂版
• 整理区分コード: 111

• 要約等: 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...
• 著者紹介: 中井悦司 1971 年4 月大阪生まれ。ノーベル物理学賞を本気で夢見て、理論物理学の研究に没頭する学生時代、大学受験教育に情熱を傾ける予備校講師の頃、そして、華麗なる（？）転身を果たして、外資系ベンダーでLinux エンジニアを生業にするに至るまで、妙な縁が続いて、常にUnix/Linux サーバー...

目次

第1章　強化学習のゴールと課題

1.1　強化学習の考え方

1.2　実行環境のセットアップ

1.3　バンディットアルゴリズム（基本編）

1.4　バンディットアルゴリズム（応用編）