検索するカテゴリーを選択します。強化学習と深層学習による探索と制御を、Kindle無料アプリで今すぐお読みいただけます。プライム会員なら読み放題のタイトルも多数。オーディオエディションのサンプルをお聴きいただいています。(電子書籍)"もう一度試してください。単行本(ソフトカバー)"もう一度試してください。最大5%ポイント還元中。最大5%ポイント還元中。まとめて買うと最大15%ポイント還元。Amazon.co.jp。まとめて買うと最大15%ポイント還元。Amazon.co.jp。¥11,1763点ともカートに入れるこれらの商品のうちの1つが他の商品より先に発送されます。¥3,740残り17点(入荷予定あり)この商品は、Amazon.co.jpが販売および発送します。¥3,828在庫あり。この商品は、Amazon.co.jpが販売および発送します。¥3,608在庫あり。この商品は、Amazon.co.jpが販売および発送します。1このショッピング機能は、Enterキーを押すと商品を読み込み続けます。このカルーセルから移動するには、見出しのショートカットキーを使用して、次の見出しまたは前の見出しに移動してください。端末は必要ありません。本をお読みいただけます。AppleAndroidAndroid無料アプリを入手するには、Eメールアドレスを入力してください。無料アプリのダウンロードはこちら。最新AI技術!深層強化学習の開発手法がわかる!第一線で活躍する著者陣の書下ろしによる待望の1冊!【本書の目的】AlphaGo(アルファ碁)でも利用されている深層強化学習。AIサービスのみならずロボティクス分野でもその応用が期待されています。本書は、AI開発に携わる第一線の著者陣が深層強化学習の開発手法について書き下ろした注目の1冊です。第1部では、まず、深層強化学習の概要について説明します。Actor-Critic法)と深層学習の基礎(CNN、RNN、LSTM)を解説します。簡単な例題として倒立振子制御を取り上げ、DQNとActor-Critic法による実装例を紹介します。第2部では、具体的な応用例として3つのアプローチを実装込みで解説します。1つ目は、連続動作制御です。ヒューマノイドシミュレータの2足歩行制御を試みます。2つ目は、パズル問題の解法です。巡回セールスマン問題(TSP)やルービックキューブの解探索について説明します。3つ目は、系列データ生成です。文書生成(SeqGAN)やニューラルネットワークのアーキテクチャ探索(ENAS)を解説します。全体を通して、行動の制御を担うエージェントのモデル化と、方策ベースの強化学習によるエージェントの学習法について学ぶことができます。学びたい理工学生・エンジニア内容(「BOOK」データベースより)AlphaGo(アルファ碁)でも利用されている深層強化学習。AIサービスのみならずロボティクス分野でもその応用が期待されています。本書は、AI開発に携わる第一線の著者陣が深層強化学習の開発手法について書き下ろした注目の1冊です。2004年3月まで素粒子物理学の研究に従事。同年、受託データ分析を専業とするベンチャー企業に入社、数々のデータ分析案件に携わる。2013年よりブレインパッド社にて機械学習による広告効果分析などに携わる。研究を通して統計分析・モデル構築、数値シミュレーションに精通。2013年よりブレインパッド社にて需要予測や数理最適化などの定量分析案件を主導。近年は深層学習技術を活用した分析案件や応用研究に従事。自然言語処理学を専攻。大学院では経営システム工学を専攻し、2018年にデータサイエンティストとしてブレインパッド社に新卒入社。入社後は強化学習や自然言語処理を用いた案件に従事。修士(工学)酒井/裕企2018年、大学院では素粒子論を専攻し、学位取得後はデータサイエンティストとしてブレインパッド社に新卒入社、自社プロダクトにまつわるデータ分析案件に携わる。卒業後、Foxconnに入社、ロボットの研究開発に携わる。1このショッピング機能は、Enterキーを押すと商品を読み込み続けます。このカルーセルから移動するには、見出しのショートカットキーを使用して、次の見出しまたは前の見出しに移動してください。トップレビューレビューのフィルタリング中に問題が発生しました。後でもう一度試してください。ITを勉強し続けているが、将来有望な技術の一つが深層学習だろう。方策関数と価値関数の2つのアプローチについての説明や、A2C(A3C)などの説明、またSeqGANの説明などがされていていて、動くプログラムもついている。プログラムは動くのだろうが、試してはいない。昨今の人工知能の研究は日進月歩である。こないだ、深層学習でAlphaGoで囲碁チャンピオンを破ったかと思えば、数年もせずにAlphaZeroが囲碁やチェス、将棋を同じアルゴリズムでマスターするようになっている。今やテンソルと数学を駆使して、柔軟性のある人間のような動き(試行錯誤するAI)ができるようになっている。内容的に細かくは分からないが、眼を通して概要をつかむだけでも価値があるだろう。単行本(ソフトカバー)この本には人生に対する様々な教訓が載っています。中でも感銘を受けたのがε-greedy法です。ネタバレしますと,これは人生の様々な選択に対して合理的な選び方を提示してくれます。具体的に言うと,εの確率でランダムに選択し,残りの1-εの確率で以てこれまでの経験から幸せを最大にする方法を選び抜くというものです。毎回最善なものを選ぶのではなく,時には冒険的になれよということです。いつもいつも保守的な選択をし続けると全体を見たときに最善ではなくなってしまうというのです。時には冒険的にさいころを振って何するかを決めなければなりません。いうのは,冗談で,強化学習に関する実務に即した実践的な内容となっています。理論的説明もちゃんとなされているので,ただライブラリを使いまわす感じの本ではありません。違反を報告2のカスタマーレビューおよび4のカスタマー評価があります。すべてのカスタマーレビューを見る(2)カスタマーレビューを書くAmazonプライム会員ならお急ぎ便、日時指定便が使い放題さらに、映画もTV番組も見放題。200万曲が聴き放題。クラウドに好きなだけ写真も保存可能。プライムを無料で試す現時点ではこのメニューの読み込みに問題があります。プライムの詳細はこちら。プライム商品の返品・交換コンテンツと端末の管理Amazonアシスタントヘルプ日本語ショッピングのための言語を選択します。日本ショッピングのための国/地域を選択します。Audible(オーディブル)本は、聴こう。Now好きな時間が選べる。affiliates。