【1円開始・送料込・匿名】【2024】強化学習から信頼できる意思決定へ AI データサイエンスライブラリ 基礎から応用へ 5 サイエンス社
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商品説明
*【説明文】強化学習から信頼できる意思決定へ AI データサイエンスライブラリ 基礎から応用へ 5 梶野洸, 宮口航平, 恐神貴行, 岩城諒, 和地瞭良。サイエンス社から出ていた強化学習から信頼できる意思決定へ AI データサイエンスライブラリ 基礎から応用へ 5です。見開きA4(A5)の260ページ程度のソフトカバー。特長は抜粋すると：
- ‘AIおよびデータサイエンスは、大量のデータから知識を獲得・活用して価値あるものにつなげる技術であり、その発展は目覚ましいものです。本ライブラリはAI/データサイエンスの基礎理論の深みを伝え、さらに応用技術への「架け橋」の部分を重視し，これまでにないライブラリを目指しました。実は、AI/データサイエンスを着実に身につけるには、この基礎と応用をバランスよく吸収し、その「つなぎ」の感覚を磨いていくことが極めて重要なのです。本ライブラリの執筆陣は応用技術に深く関わって基礎理論を構築してきた人物で構成されておりますので、応用を念頭にした有効な基礎の使いどころが生き生きと語られています。これからAIやデータサイエンスを学ぼうとしている人はもちろん、新しい応用分野を開拓したいと考えている人にとっても参考となるテキスト群となっております’
- ‘強化学習(Reinforcement Learning,RL)とは、逐次的意思決定を取り扱うための数理的な枠組みである。(中略)強化学習の実応用についても様々な研究がなされている。強化学習を実問題に適用する際には、現実世界で制御・最適化したい対象物を環境としてモデル化した上で、強化学習のアルゴリズムを適用すればよい。(中略)このように強化学習の定式化を用いると幅広い実問題を表現できる一方で、実世界で幅広い応用がなされているとはいいがたい。その原因の1つとして、標準的な強化学習には、言頼性の観点が不足していることが多いためではないだろうか。というのも、標準的な強化学習では、エージェントはでたらめな行動からはじめ、環境との相互作用を通じて環境の情報を取得しながら徐々に方策を改善していくため、多くの試行錯誤が必要となる。(中略)本書は、上で説明したような標準的な定式化と実問題との橋渡しとなるような定式化や強化学習を体系的にまとめることで、強化学習の実応用をより促進することを目指す。’*【状態】裁断はしておりません。大きな汚れや書き込み等はないと思いますが若干の見落としはご容赦ください。中古品であることをご理解ください。状態に過剰に神経質な方はご遠慮ください。(末尾の写真は上から順番に天、底、小口、背)
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