Book Meter Reviews

こちらは読書メーターで書かれたレビューとなります。

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• yyhhyy

  読了日：2023/03/21

  前半1/3が最小二乗誤差やkeras tensorflowの使い方に割かれていて、一歩一歩紹介してくれる。ただ、強化学習はゲームが例なので、結局のところどう使うべきものなのか自分の能力では想像が追いつかなかった。

• Go Extreme

  読了日：2022/01/01

  強化学習の位置づけ： AI 教師あり学習 教師なし学習 強化学習 ニューラルネットワーク・ディープラーニング Pythonの環境構築： 仮想環境の構築とライブラリのインストール IRLのダウンロードと展開 教師あり学習： 1次元入力の線形回帰モデル １次元入力のニューラルネットワークモデル 一般的なニューラルネットワークモデル 強化学習の問題設定： 環境 強化学習の目的 基本のQ学習：tableQ ニューラルネットQ学習: netQ 経験再生を取り入れたQ学習: replayQ、targetQ 改良と工夫

• 山澤 穫

  読了日：2024/04/17

  新橋のコリドー街に行きたくなるような本でした。

• ᚹγअәc0̸א

  グリッドワールドのロボットくんの挙動がプログラム上でvisualizeされており有難い。

• wwb

  読了日：2022/02/12

  タイトルに偽りなし。ある程度開発経験がある人にとっては過剰かもしれないが、環境構築からかなり丁寧に説明されている。 強化学習については基本的なQ学習から出発して少しずつ改良を加えるという形で説明されていく。サンプルコードもその改良に応じて前のクラスを継承しているので無駄がない。 丁寧な分、方策勾配法まで到達しないがタイトル通り最初の一冊としては申し分ないと思う。

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