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機械学習の代表的な理論「強化学習」の実践教科書！
コンピュータ・エージェントやロボットなどの自律的な学習を実現するための計算理論である「強化学習」について、数学的背景から実装、最新の動向まで幅広く解説した本。
「強化学習（Reinforcement Learning）」とは、人間や動物が持つ学習機能の一部をコンピュータで実現することを目指すコンピュータサイエンスの研究分野の一つです。強化学習の応用先は、ゲームプレイヤーの行動戦略、ロボットの動作、マーケティング戦略をコンピュータに自動的に学習させるなど、多岐に渡ります。そのため、強化学習は非常に活発に研究され、すさまじい勢いで発展しています。本書では、強化学習の基礎理論から、アルゴリズム、プログラミングによる実装、さらには応用事例まで、幅広い内容を扱っています。
『本書の最大の特徴は、強化学習の数学的な理論を紹介するだけでなく、強化学習をゲームやロボット制御に応用する例を、実際にプログラミングできる形で提供しているところです。数学は得意だけどプログラミングによる実装は苦手な理論派の読者の方は、まずプログラムをダウンロードして実行してみて下さい。強化学習が秘める潜在能力を十分に堪能して頂けると思います。一方、プログラミングには興味はあるけど数学的な理論はよくわからないという応用志向の強い読者の方は、プログラムコードと平行して理論を学ぶことにより、強化学習理論の有用性を効率よく学んで頂けると思います。』（著者「まえがき」より）
強化学習に関して、理論の学習と実践とを効率よく学べる構成となっています。自律ロボットやAIを学ぶ学生、戦略を学習するゲームキャラクターを作りたいプログラマーはもちろん、経験を反映するシステムを作りたい人などにも学ぶ価値のある内容となっています。
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