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！」と好評の入門書改訂版。Pythonプログラミングの基礎から、強化学習の概念、そして実践的なアルゴリズムまでをゼロから丁寧に解説します。Policy GradientやA2Cなどの主要な解法について、記述や実装を見直しており、より理解しやすくなりました。本書の強みは、環境構築から始めて、Markov Decision Process、動的計画法、モンテカルロ法、強化学習にニューラルネットワークを適用するDQNやPolicy Gradient、そしてAdvantage Actor Critic (A2C)といった最先端の手法まで、段階的に学べる点です。さらに、強化学習が抱えるサンプル効率の悪さ、局所最適解への陥りやすさ、再現性の低さといった弱点と、それらを克服するためのモデルベース手法との併用、表現学習、進化戦略、模倣学習、逆強化学習まで踏み込んで解説。これにより、学んだ知識を実務での行動最適化や学習最適化に活用する道筋が見えます。コードも公開されているため、すぐに実践できるのも大きなメリットです。