説明
『強化学習: 入門』は、リチャード・S・サットンとアンドリュー・G・バルトによって著された強化学習の基礎的なテキストであり、人工知能研究の重要な分野です。この第二版は、MITプレスから出版され、新しいトピックを含め、既存のトピックのカバー範囲を強化するために大幅に拡張され、更新されています。本書は、強化学習の基盤となる主要なアイデアとアルゴリズムについて、明確でアクセスしやすい説明を提供します。
続きを読む
著者は、コアとなるオンライン学習アルゴリズムに焦点を当て、それらを理解しやすく、実用的な方法で提示しています。本書の第一部では、より複雑なシナリオに深入りせずに強化学習を扱い、読者が基本的な概念を把握できるようにしています。この版で紹介される新しいアルゴリズムには、上限信頼境界（UCB）、期待サルサ、ダブル学習が含まれており、現代の強化学習技術を理解するためには不可欠です。
本書の第二部では、これらのアイデアを関数近似に拡張し、読者に人工ニューラルネットワークやフーリエ基底などの高度なトピックを紹介します。このセクションでは、オフポリシー学習やポリシー勾配法についてもより詳細に扱い、洗練された強化学習モデルの開発に不可欠な知識を提供します。
第三部では、著者が強化学習、心理学、神経科学の関連性を探求し、これらの分野がどのように交差するかについての洞察を提供します。アルファ碁、アタリゲームプレイ、IBMワトソンの賭け戦略に関する更新されたケーススタディは、実世界のシナリオにおける強化学習の実用的な応用を示しています。最後の章では、強化学習の社会的影響について取り上げ、読者にこれらの技術の倫理的な含意を考慮するよう促します。
この本は専門家だけのためのものではなく、学生、研究者、実務者にもアクセスしやすいように設計されています。著者の明確さとシンプルさへのコミットメントは、強化学習の原則と応用に興味のあるすべての人にとって貴重なリソースとなります。包括的なカバー範囲と実用的な洞察を持つ『強化学習: 入門』は、このダイナミックな分野を理解することに真剣なすべての人のライブラリに欠かせない一冊です。
- カテゴリーその他のAIツール
書籍情報
著者: リチャード・S・サットン、アンドリュー・G・バルト
出版年: 2018
ページ数: 552
利用可能なフォーマット: ハードカバー、電子書籍
出版社: MITプレス
ISBN（ハードカバー）: 9780262039246
ISBN（電子書籍）: 9780262352703
版: 第二版
この本の対象読者
- 学術研究
- 研究リファレンス
- 実践的応用
- 独学
- 倫理的考慮
