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

• Material Type: 図書
• ISBN: 978-4-297-11515-9
• Title: 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
• Title Transcription: 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
• Author/Editor: 中井悦司 著
• Author Heading: 中井, 悦司 ナカイ, エツジ ( 01219229 )Authorities
• Publication, Distribution, etc.: 東京 : 技術評論社
• Publication Date: 2020.7
• Publication Date (W3CDTF): 2020
• Extent: 283p
• Size: 21cm
• Alternative Title: 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
• Place of Publication (Country Code): JP
• Text Language Code: jpn
• Subject Heading: 機械学習 キカイ ガクシュウ ( 001210569 )Authorities; アルゴリズム アルゴリズム ( 00560337 )Authorities
• NDC 10th ed.: 007.13 : Information science. Informatics
• NDLC: M121
• Target Audience: 一般
• Note (Bibliography): 文献あり 索引あり
• Price: 2980円
• Holding library: 国立国会図書館
• Call No.: M121-M258
• Data Provider (Database): 国立国会図書館 : 国立国会図書館蔵書; https://ndlsearch.ndl.go.jp
• Bibliographic ID (NDL): 030494967; http://id.ndl.go.jp/bib/030494967
• National Bibliography No. (JPNO): 23423569
• TOHAN MARC No.: 34089853
• Cataloging Rule: Nippon Cataloguing Rules 1987 Revised Edition
• Bibliographic Record Category (NDL): 111

• Summary, etc.: 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...
• Author introduction: 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...

Table of Contents

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）