Pythonで学ぶ強化学習 = Reinforcement Learning by Python : 入門から実践まで

• Material Type: 図書
• ISBN: 978-4-06-514298-1
• Title: Pythonで学ぶ強化学習 : 入門から実践まで
• Title Transcription: パイソン デ マナブ キョウカ ガクシュウ
• Author/Editor: 久保隆宏 著
• Series Title: 機械学習スタートアップシリーズ
• Author Heading: 久保, 隆宏 クボ, タカヒロ ( 001300203 )Authorities
• Publication, Distribution, etc.: 東京 : 講談社
• Publication Date: 2019.1
• Publication Date (W3CDTF): 2019
• Extent: 299p
• Size: 21cm
• Alternative Title: Reinforcement Learning by Python ニュウモン カラ ジッセン マデ; Reinforcement Learning by Python
• Place of Publication (Country Code): JP
• Text Language Code: jpn
• Subject Heading: プログラミング (コンピュータ) プログラミング (コンピュータ) ( 00569223 )Authorities; 機械学習 キカイ ガクシュウ ( 001210569 )Authorities
• NDC 10th ed.: 007.64 : Information science. Informatics
• NDLC: M159
• Target Audience: 一般
• Note (Bibliography): 文献あり 索引あり
• Price: 2800円
• Holding library: 国立国会図書館
• Call No.: M159-M18
• 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): 029418399; http://id.ndl.go.jp/bib/029418399
• National Bibliography No. (JPNO): 23162873
• TOHAN MARC No.: 33868677
• Cataloging Rule: Nippon Cataloguing Rules 1987 Revised Edition
• Bibliographic Record Category (NDL): 111

• Summary, etc.: 強化学習が実装できる！ エンジニアのために、Ｐｙｔｈｏｎのサンプルコードとともに、ゼロからていねいに解説。コードも公開！
• Note (Production): 電子書籍
• Producer: 講談社
• Production year: 2019-02-22
• Format: EPUB; リフロー
• Data Provider (Database): 出版情報登録センター : 出版情報登録センター（JPRO）; https://jpro2.jpo.or.jp/
• JP-e Code: 06A0000000000102684D

• Author introduction: 久保 隆宏 TIS株式会社戦略技術センター所属。Twitter：@icoxfog417。 現在は、「人のための要約」を目指し、少ない学習データによる要約の作成・図表化に取り組む。また、論文のまとめを共有するarXivTimesの運営、『直感 Deep Learning』オライリージャパン(2018)...

Table of Contents

Day1　強化学習の位置づけを知る
Day2　強化学習の解法(1): 環境から計画を立てる
Day3　強化学習の解法(2): 経験から計画を立てる
Day4　強化学習に対するニューラルネットワークの適用
Day5　強化学習の弱点
Day6　強化学習の弱点を克服するための手法
Day7　強化学習の活用領域