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バックナンバー
「強化学習」の検索結果: 20冊
「強化学習」を学びたい人が最初に読む本
「強化学習」とは、簡単に言えば、「試行錯誤によって学習するAI」です。 機械学習の一種で、近年のディープラーニングの発展の恩恵を受け、注目されています。 本書は、基本のアルゴリズムからニューラルネットを使った応用まで、 強化学習の理論と実装がわかる本です。 強化学習がどんな仕組みのAIなのか、 これから学んでみたいという人や 興味はあるけれど難しそうだと思っている人におすすめです。 【...
『ゼロから作るDeep Learning ❹（強化学習編）』で学ぶメモ
『ゼロから作るDeep Learning ❹（強化学習編）』で学ぶ 1. この本の位置づけ（何ができるようになるか） 『ゼロから作るDeep Learning ❹ ―強化学習編』は、外部ライブラリに過度に依存せず、強化学習の基本部品を「理論」と「実装」の両方から積み上げる構成になっている。出版社の説明も「基本的な技術やアイデアをゼロから実装しながら学ぶ」点を強調している。 (O'Reilly Ja…
AWS DeepRacerで学ぶ 強化学習
DeepRacerは、Amazon Web Services（AWS）が提供する強化学習を活用した、完全自律型の1/18スケールレースカーです。この革新的なツールを使えば、楽しく機械学習を学ぶことができます。 本書ではDeepRacerの導入から強化学習の手法、ログの分析方法などを丁寧に解説しています。 第1章 DeepRacerの概要 第2章 DeepRacerを始めよう 第3章 入力パ...
【残り1か月】AWS DeepRacerで学ぶ強化学習 －ローカルトレーニング編ー
はじめに 株式会社NTTデータ テクノロジーコンサルティング事業本部の@nttd-kashiwabarayです。 <bAWS DeepRacerをAWSマネージメントコンソールから利用できるのも残り1か月間</bとなりました。ぜひこれまで取り組んできた方もまだやったことがない方もぜひ残り1か月楽しんでいただけたらと思っています。 <b現在もPractice Raceが開催</bされており、<b世界…
強化学習(第2版)
不朽の名著、待望の改訂版！ 強化学習発展の立役者自らが書き下ろした書。「強化学習の考え方とアルゴリズムを明確に簡潔に説明する」という第1版の特長はそのままに、第2版では、発展的手法や心理学・神経科学との関係の紹介が大幅に加筆されています。 第I部では、テーブル形式の範囲でできるだけ多くの強化学習を扱い、核となる考え方を単純な設定で進めます。第II部では、そうした考え方を関数近似に拡張します...
2023年版データ分析の100冊
わ、去年2023-08-26にこの記事書いたんだね。まる1年だね。2024年版機械学習・データ分析の必須10冊+ガチ90冊+Next5冊=105冊( 【データ分析の必読10冊+差をつける10冊＋100冊超】データサイエンス、データ分析、機械学習関連の本( - 本記事のめあて - IT系の技術者の方がデータ分析関連の仕事をするために役立つ本を紹介する（私が学び始めた時にあれば欣喜雀躍したであろう）記…
本質を捉えたデータ分析のための分析モデル入門 統計モデル、深層学習、強化学習等 用途・特徴から原理まで一気通貫！
そのモデル、本質を理解して使ってますか？データ分析者必読の全く新しい教科書！実戦で頻出するデータ形式への対応に必須の分析モデル群について網羅的に解説！
2023年版データ分析の100冊
わ、去年2023-08-26にこの記事書いたんだね。まる1年だね。2024年版機械学習・データ分析の必須10冊+ガチ90冊+Next5冊=105冊( 【データ分析の必読10冊+差をつける10冊＋100冊超】データサイエンス、データ分析、機械学習関連の本( - 本記事のめあて - IT系の技術者の方がデータ分析関連の仕事をするために役立つ本を紹介する（私が学び始めた時にあれば欣喜雀躍したであろう）記…
ゼロから作る Deep Learning ❹
超人気シリーズの第4弾ーー今回のテーマは強化学習！ 人気シリーズの第4弾。今回のテーマは強化学習です。実際のコードを提示し動かしながら学ぶという本シリーズのスタイルを踏襲し、外部ライブラリに頼らず、強化学習を支える基本的な技術やアイデアをゼロから実装しながら学びます。本書では読者が強化学習独特の理論を確実にマスターできるように、強化学習という難解なテーマの構成要素の一つひとつを「理論」と「実...
2022年にお世話になったオライリーのPython書籍5選
はじめに みずほリサーチ＆テクノロジーズ株式会社 先端技術研究部の@fujineです。 Python Advent Calendar 2022( 本記事が、 - これからPythonで機械学習を学ぼうとしている
強化学習のコンセプト【テーブル形式の解法】
1. はじめに この記事は、ゼロから作るDeep Learning④強化学習編( 本記事では、強化学習の状態空間と行動空間に関するテーブル形式の解法について説明します。関数近似による解法は別の記事で説明する予定です。 2. マルコフ決定過程 マルコフ決定過程(Markov Decision Process: MDP)について説明します。
SE 3年目で読んだ技術書52冊
概要 2ヶ月遅刻ですが、2023年4月～2024年3月で読んだ本145冊のうち技術寄りの本から52冊をざっくり紹介します。 オススメ度は10段階です。 1年目。 2年目。
強化学習ライブラリOpenAI Gymで独自環境を作って学んだ“やってみないと分からないこと”
背景 強化学習に興味がありはしたものの、いろいろな講座や情報を読んでもどうもしっくりこない状態が続いていました。※後述の書籍を理解するベース知識を得るために必要だったと思ってます。 そんな中、O’Reilly社のゼロから作るDeep Learning ❹ 強化学習編( Gym( コーディングの写経では、終わったのちに何か独自要素を加えて改造することで理解が深まります。独自に何か簡単なゲームを定義し…
『ゼロから作るDeep Learning ❹（強化学習編）』で学ぶメモ
『ゼロから作るDeep Learning ❹（強化学習編）』で学ぶ 1. この本の位置づけ（何ができるようになるか） 『ゼロから作るDeep Learning ❹ ―強化学習編』は、外部ライブラリに過度に依存せず、強化学習の基本部品を「理論」と「実装」の両方から積み上げる構成になっている。出版社の説明も「基本的な技術やアイデアをゼロから実装しながら学ぶ」点を強調している。 (O'Reilly Ja…
強化学習アルゴリズム入門
「平均」の観点から強化学習の原理がわかる！ AlphaGoがプロ棋士を破った2016年以降、さまざまな分野から注目されている深層強化学習ですが、専門書は非常に難解でわかりづらい傾向にあります。 そこで本書は、初歩的な数学を使って原理をわかりやすく解説します。価値・探索・マルコフ決定過程・動的計画法・モンテカルロ法・TD法といった強化学習の諸要素を、中高生にもなじみ深い平均値の計算から説明し、...
Awesome Backgammon AI
バックギャモン AI 開発で調べたことをまとめるページ。 TD-Gammon 実装 - Implementing TD-Gammon with Keras ( 2021年 - レポジトリ( - Before AlphaGo there was TD-Gammon(
Unity ML-Agents実践ゲームプログラミング : Unityではじめる機械学習・強化学習
Unityで初学者から中級者までを駆け抜けるためのおすすめ書籍
2024年度バージョンを作成しました こちらをご覧ください はじめに Unityの書籍紹介は色々あるのですが、初学者へのおすすめ書籍まとめという記事が多い印象です。それ自体はいいのですが、 初学者が、一通り読んで学んだ、その先に何ををすればいいのかというところまで幅広くまとめている記事はあまり見かけないなと思ったので作ります。
Pythonで学ぶ強化学習 = Reinforcement Learning by Python : 入門から実践まで
【保存版・初心者向け】独学でAIエンジニアになりたい人向けのオススメのAI勉強方法 (2019年改定版)
追記 Pythonや機械学習がオンライン上で学べるAI Academy( AI Academy Bootcamp ６ヶ月35,000円にてチャットで質問し放題の環境で、機械学習やデータ分析が学べるサービス( 数十名在籍しているデータサイエンティストや機械学習エンジニアに質問し放題の環境でデータ分析、統計、機械学習、SQL等が学べます。AI人材に必要なスキルを効率よく体系的に身に付けたい方は是非ご検…
書籍「Pythonで学ぶ強化学習」のサンプルコードを実行可能な環境をdockerで構築 (GUI出力対応)
概要 強化学習の勉強を「Pythonで学ぶ強化学習」( こちらの書籍はサンプルコードが充実していることに加えて、比較的新しい手法が説明されており、強化学習の現状把握のスタートにはとてもおすすめです。 書籍サンプルコードリポジトリ( 環境
Unity ML-Agents実践ゲームプログラミング : Unityではじめる機械学習・強化学習
クリスマスだから、強化学習でAIにブロック崩しをさせてみた（v 0.6.0）
はじめに こんにちは、アドベントカレンダーのラストを飾らせていただく皆川です。 クリスマスということなのでブロックをリア充に見立ててAIに崩してもらおうと思いました。 強化学習とはなんぞや 機械学習という言葉をよく耳にすると思うのですが、機械学習とは教師あり学習・教師なし学習・強化学習の三つから構成されています。下記の画像を参考にいただくとわかりやすいです。
デジタルネイチャー生態系を為す汎神化した計算機による侘と寂
デジタルネイチャー、それは落合陽一が提唱する未来像であり彼のマニフェストだ。ポストモダンもシンギュラリティも、この「新しい自然」の一要素にすぎない。否応なく刷新される人間と社会。それは幸福の、経済の、民主政治の再定義をもたらす。新たなるパラダイムはここから始まる。
深層強化学習のビジネス応用と、AIに自然言語を理解させる方法について
・深層強化学習をビジネスに役立てるにはどうすれば良いのか？ ・AIに自然言語を理解させるにはどうすれば良いのか？ について、考えてみたという内容です。 記事構成としては、 1. 深層強化学習のビジネス応用について
深層強化学習のビジネス応用と、AIに自然言語を理解させる方法について
・深層強化学習をビジネスに役立てるにはどうすれば良いのか？ ・AIに自然言語を理解させるにはどうすれば良いのか？ について、考えてみたという内容です。 記事構成としては、 1. 深層強化学習のビジネス応用について
今起きている革命、「因果革命」とは
みなさまは"The Causal Revolution" (因果革命)という言葉を聞いたことがあるでしょうか？ 私は今月(2021年6月)に初めて知りました。Google Trendsでもデータ不足によりトレンドが表示されません。 つまりまだ全然マイナーな概念で、聞いたことがないほうが自然かと思われますが、これは「来る」と確信したため本記事を投稿しました。この確信の根拠の箇所を記事中で太字で書いた…
最強囲碁AI アルファ碁 解体新書 増補改訂版 アルファ碁ゼロ対応 深層学習、モンテカルロ木探索、強化学習から見たその仕組み
【本書の概要】 本書は学術論文（NatureやGoogleのサイト）などで提供されている難解なアルファ碁およびアルファ碁ゼロの仕組みについて、 著者がとりまとめ、実際の囲碁の画面を見ながら、 アルファ碁およびアルファ碁ゼロで利用されている深層学習や強化学習の仕組みについてわかりやすく解説した書籍です。 特にデュアルネットワークはまったく新しい深層学習の手法で国内外の技術者の関心を集めています...
モンテカルロ木探索を学ぶための書籍
はじめに コンピュータ囲碁やコンピュータ将棋に加えて、最近ではRNA合成( Carlo Tree Search: モンテカルロ木探索)を日本語で学ぶことができる書籍を紹介します。 書籍紹介 コンピュータ囲碁―モンテカルロ法の理論と実践―( ディープラーニングが囲碁に適用される前の2012年11月刊行の書籍ですが、モンテカルロ木探索や、それに関連するUCTアルゴリズムについて、わかりやすく解説されて…
速習 強化学習
GoogleのAlphaGoによるプロ棋士打破は，人工知能がヒトを超えた学習を行った歴史的出来事として認識された。強化学習はここで重要な役割を果たしてているだけでなく，自動運転やロボット制御などの重要な分野への応用も知られ，いま世間の強い関心を集めている。その一方，日本語で強化学習を体系的に学べる教科書は多くはなく，代表的な教科書であるSutton and Barto (1998)とその訳書...
【強化学習初心者向け】シンプルな実装例で学ぶQ学習、DQN、DDQN【CartPoleで棒立て：1ファイルで完結、Kearas使用】
※2018年06月23日追記 PyTorchを使用した最新版の内容を次の書籍にまとめました。 つくりながら学ぶ! 深層強化学習 PyTorchによる実践プログラミング 18年6月28日発売( 「倒立振子（棒立て問題）」を、強化学習のQ学習、DQNおよびDDQN（Double DQN）で実装・解説したので、紹介します。 ディープラーニングのライブラリにはKerasを使用しました。
【強化学習中級者向け】実装例から学ぶ優先順位付き経験再生 prioritized experience replay DQN 【CartPoleで棒立て：1ファイルで完結】
※2018年06月23日追記 PyTorchを使用した最新版の内容を次の書籍にまとめました。 つくりながら学ぶ! 深層強化学習 PyTorchによる実践プログラミング 18年6月28日発売( 強化学習DQNの発展編である「優先順位付き経験再生 prioritized experience replay」を実装・解説したので、紹介します。 概要
つくりながら学ぶ!深層強化学習 : PyTorchによる実践プログラミング
【強化学習初心者向け】シンプルな実装例で学ぶQ学習、DQN、DDQN【CartPoleで棒立て：1ファイルで完結、Kearas使用】
※2018年06月23日追記 PyTorchを使用した最新版の内容を次の書籍にまとめました。 つくりながら学ぶ! 深層強化学習 PyTorchによる実践プログラミング 18年6月28日発売( 「倒立振子（棒立て問題）」を、強化学習のQ学習、DQNおよびDDQN（Double DQN）で実装・解説したので、紹介します。 ディープラーニングのライブラリにはKerasを使用しました。
【強化学習初心者向け】シンプルな実装例で学ぶSARSA法およびモンテカルロ法【CartPoleで棒立て：1ファイルで完結】
※2018年06月23日追記 PyTorchを使用した最新版の内容を次の書籍にまとめました。 つくりながら学ぶ! 深層強化学習 PyTorchによる実践プログラミング 18年6月28日発売( 強化学習の代表的な手法である「SARSA法」と「モンテカルロ法」の、実装コード紹介と解説を行います 学習する対象には、強化学習の「Hello World！」的存在である「CartPole」を使用します。
【強化学習中級者向け】実装例から学ぶ優先順位付き経験再生 prioritized experience replay DQN 【CartPoleで棒立て：1ファイルで完結】
※2018年06月23日追記 PyTorchを使用した最新版の内容を次の書籍にまとめました。 つくりながら学ぶ! 深層強化学習 PyTorchによる実践プログラミング 18年6月28日発売( 強化学習DQNの発展編である「優先順位付き経験再生 prioritized experience replay」を実装・解説したので、紹介します。 概要
深層強化学習のビジネス応用と、AIに自然言語を理解させる方法について
・深層強化学習をビジネスに役立てるにはどうすれば良いのか？ ・AIに自然言語を理解させるにはどうすれば良いのか？ について、考えてみたという内容です。 記事構成としては、 1. 深層強化学習のビジネス応用について
これからの強化学習
◆強化学習は「ポストビッグデータ」の技術である！ 人工知能，金融工学，ロボット制御，言語処理，生産現場やサービスの最適化，あらゆる分野に応用が広がる強化学習．十分なデータが与えられることが前提とされる他の機械学習法と異なり，「足りないデータを集めながら最適化すること」に力点を置く強化学習は，ビッグデータの先を行くための重要な技術となることが期待されます． ◆強化学習の「いま」を知り，「こ...
「これからの強化学習」第1章を読んでみた
強化学習とは よく「試行錯誤しながらシステムが自ら学習を行う枠組み」と説明されます． 実際その通りで，環境におけるエージェントの状態(state)，行動(action)，それにより得られる報酬(reward)を定義してやり取りを行っていき，最終的に報酬を多くもらうためには，どの状態でどんな行動をすればいいか，を学習していきます． これが人間とか生き物の学習のしかたに似ているということですね．餌を与…
【人工知能初心者向け】機械学習・Deep Learningプログラミング学習の道筋と参考書籍
【更新】 ※少々表（本のリスト）が見づらかったので変更をしました。 ※著者、出版社については、リンク先のAmazonでご確認ください。 はじめに 今回は私が人工知能プログラミングを学習する際に参考にした書籍と、
【強化学習初心者向け】シンプルな実装例で学ぶQ学習、DQN、DDQN【CartPoleで棒立て：1ファイルで完結、Kearas使用】
※2018年06月23日追記 PyTorchを使用した最新版の内容を次の書籍にまとめました。 つくりながら学ぶ! 深層強化学習 PyTorchによる実践プログラミング 18年6月28日発売( 「倒立振子（棒立て問題）」を、強化学習のQ学習、DQNおよびDDQN（Double DQN）で実装・解説したので、紹介します。 ディープラーニングのライブラリにはKerasを使用しました。
【強化学習初心者向け】シンプルな実装例で学ぶSARSA法およびモンテカルロ法【CartPoleで棒立て：1ファイルで完結】
※2018年06月23日追記 PyTorchを使用した最新版の内容を次の書籍にまとめました。 つくりながら学ぶ! 深層強化学習 PyTorchによる実践プログラミング 18年6月28日発売( 強化学習の代表的な手法である「SARSA法」と「モンテカルロ法」の、実装コード紹介と解説を行います 学習する対象には、強化学習の「Hello World！」的存在である「CartPole」を使用します。
最強囲碁AIアルファ碁解体新書 : 深層学習、モンテカルロ木探索、強化学習から見たその仕組み
【データ分析の必読10冊+差をつける10冊＋100冊超】データサイエンス、データ分析、機械学習関連の本
Update版2023年版データ分析の100冊( 必読10冊を更新。データサイエンス、データ分析、機械学習周りでおすすめ図書10選のような記事は良く見ますが、網羅的な紹介記事はあまり見かけないので自分が欲しいと思い書きました。私よりたくさん読んでいる方は多々いらっしゃると思いますが、記事を書いてくださいな。 - 別の観点でデータ分析プロジェクトのフェーズ毎の参考書籍紹介( - データ分析の各フェー…
強化学習
【データ分析の必読10冊+差をつける10冊＋100冊超】データサイエンス、データ分析、機械学習関連の本
Update版2023年版データ分析の100冊( 必読10冊を更新。データサイエンス、データ分析、機械学習周りでおすすめ図書10選のような記事は良く見ますが、網羅的な紹介記事はあまり見かけないので自分が欲しいと思い書きました。私よりたくさん読んでいる方は多々いらっしゃると思いますが、記事を書いてくださいな。 - 別の観点でデータ分析プロジェクトのフェーズ毎の参考書籍紹介( - データ分析の各フェー…
【強化学習初心者向け】シンプルな実装例で学ぶQ学習、DQN、DDQN【CartPoleで棒立て：1ファイルで完結、Kearas使用】
※2018年06月23日追記 PyTorchを使用した最新版の内容を次の書籍にまとめました。 つくりながら学ぶ! 深層強化学習 PyTorchによる実践プログラミング 18年6月28日発売( 「倒立振子（棒立て問題）」を、強化学習のQ学習、DQNおよびDDQN（Double DQN）で実装・解説したので、紹介します。 ディープラーニングのライブラリにはKerasを使用しました。
Keras-RLを用いた深層強化学習コト始め
この記事は BrainPad AdventCalendar 2017( 23日目の記事です。 今回は深層強化学習を取り上げてみようと思います。 ビジネス課題と強化学習 BrainPadでは、データ分析に基づいて様々なビジネス課題に取り組んでいますが、時間的な制約や網羅性の制約などから、機械学習に必要となる最終的に得たい結果(目的変数)と打ち手となる要因（説明変数）の組みを事前にすべて揃えることが出…
エンジニアのインターンが技術書を30冊くらい読んでみたので、ゆるくまとめてみた
株式会社Global Mobility ServiceでソフトウェアエンジニアのインターンをさせてもらっているShirubaです。グローバルな環境で利用されている社会的サービスの開発の一端を担いたい志ある方は、ぜひ緩くお話ししましょう〜🙋♂️→ 採用ページ( 2ヶ月間のフルタイムインターンを通して、「知識量」が圧倒的に不足していることを実感しました。「知識をコードに落とし込む力」に関しては今後の…
第10回 今更だけど基礎から強化学習を勉強する モデルベース編(Dyna)
今まではモデルフリー強化学習を主に取り上げてきましたが、 今回からはモデルベース強化学習及びプランニングについて取り上げていきたいと思います。 また、今回は第1回と同様にテーブル型モデルの話がメインになります。 ニューラルネットワークの話はもう少し先の予定です。 第9回 遺伝的アルゴリズム編(
機械学習スタートアップシリーズ Pythonで学ぶ強化学習 ［改訂第2版］ 入門から実践まで
「Pythonで強化学習が実装できる！」と好評を得た入門書の改訂版。読者からの要望・指摘を反映させた。主に、Policy GradientとA2Cの記述・実装を見直した。 ・Pythonプログラミングとともに、ゼロからていねいに解説。 ・コードが公開されているから、すぐ実践できる。 ・実用でのネックとなる強化学習の弱点と、その克服方法まで紹介。 【おもな内容】 Day1 強化学習の位置...
【データ分析の必読10冊+差をつける10冊＋100冊超】データサイエンス、データ分析、機械学習関連の本
Update版2023年版データ分析の100冊( 必読10冊を更新。データサイエンス、データ分析、機械学習周りでおすすめ図書10選のような記事は良く見ますが、網羅的な紹介記事はあまり見かけないので自分が欲しいと思い書きました。私よりたくさん読んでいる方は多々いらっしゃると思いますが、記事を書いてくださいな。 - 別の観点でデータ分析プロジェクトのフェーズ毎の参考書籍紹介( - データ分析の各フェー…
エンジニアのインターンが技術書を30冊くらい読んでみたので、ゆるくまとめてみた
株式会社Global Mobility ServiceでソフトウェアエンジニアのインターンをさせてもらっているShirubaです。グローバルな環境で利用されている社会的サービスの開発の一端を担いたい志ある方は、ぜひ緩くお話ししましょう〜🙋♂️→ 採用ページ( 2ヶ月間のフルタイムインターンを通して、「知識量」が圧倒的に不足していることを実感しました。「知識をコードに落とし込む力」に関しては今後の…
2023年版データ分析の100冊
わ、去年2023-08-26にこの記事書いたんだね。まる1年だね。2024年版機械学習・データ分析の必須10冊+ガチ90冊+Next5冊=105冊( 【データ分析の必読10冊+差をつける10冊＋100冊超】データサイエンス、データ分析、機械学習関連の本( - 本記事のめあて - IT系の技術者の方がデータ分析関連の仕事をするために役立つ本を紹介する（私が学び始めた時にあれば欣喜雀躍したであろう）記…
AlphaZero 深層学習・強化学習・探索 人工知能プログラミング実践入門
Google傘下の英国DeepMind社が開発した「AlphaGo」は、2015年に「囲碁」の一流棋士に圧勝したことで、世界中の大きな注目を集めました。それを発展させ、「囲碁」だけでなく「チェス」「将棋」でも最強のコンピュータソフトを目指して作られたのが、2017年末に発表された「AlphaZero」です。 本書では、この最新・最強の機械学習フレームワークである「AlphaZero」の仕組...
【データ分析の必読10冊+差をつける10冊＋100冊超】データサイエンス、データ分析、機械学習関連の本
Update版2023年版データ分析の100冊( 必読10冊を更新。データサイエンス、データ分析、機械学習周りでおすすめ図書10選のような記事は良く見ますが、網羅的な紹介記事はあまり見かけないので自分が欲しいと思い書きました。私よりたくさん読んでいる方は多々いらっしゃると思いますが、記事を書いてくださいな。 - 別の観点でデータ分析プロジェクトのフェーズ毎の参考書籍紹介( - データ分析の各フェー…
【ラビットチャレンジ（E資格）】深層学習day4
はじめに 本記事はJDLA E資格の認定プログラム「ラビット・チャレンジ」における深層学習day4のレポート記事です。 本記事では以下の6つの項目について、要点をまとめています。 - 強化学習 - AlphaGo
世界四連覇AIエンジニアがゼロから教えるゲーム木探索入門
はじめに 書籍化 本記事を元に ゲームで学ぶ探索アルゴリズム実践入門～木探索とメタヒューリスティクス( という書籍を出版することになりました！
現場で使える！Python深層強化学習入門 強化学習と深層学習による探索と制御
注目の最新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。 【本書の特徴】 ...
【データ分析の必読10冊+差をつける10冊＋100冊超】データサイエンス、データ分析、機械学習関連の本
Update版2023年版データ分析の100冊( 必読10冊を更新。データサイエンス、データ分析、機械学習周りでおすすめ図書10選のような記事は良く見ますが、網羅的な紹介記事はあまり見かけないので自分が欲しいと思い書きました。私よりたくさん読んでいる方は多々いらっしゃると思いますが、記事を書いてくださいな。 - 別の観点でデータ分析プロジェクトのフェーズ毎の参考書籍紹介( - データ分析の各フェー…