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Pythonで強化学習
ジェミニってます
Pythonで強化学習を学ぶためのリソース
概要と歴史
強化学習 (RL) は、エージェントと呼ばれる意思決定主体が、報酬を最大化するために試行錯誤を通して環境と相互作用する方法を学習する機械学習の一種です。RLは、ゲームプレイ、ロボット制御、リソース管理など、さまざまな問題を解決するために使用できます。
RLの研究は1950年代にさかのぼり、最初は単純なゲームでエージェントを訓練することに重点が置かれていました。しかし、近年、コンピューティング能力とデータの利用可能性の向上により、RLアルゴリズムはより複雑な問題に対処できるようになり、研究はさまざまな分野に広がりました。
Pythonで学ぶためのリソース
Pythonは、その汎用性と豊富なライブラリのおかげで、RLを学ぶのに人気の言語です。以下に、PythonでRLを始めるのに役立つリソースをいくつか紹介します。
チュートリアル:
- 【入門強化学習】とりあえず動かしてみる強化学習: https://qiita.com/tags/%E5%BC%B7%E5%8C%96%E5%AD%A6%E7%BF%92
- Pythonによる深層強化学習入門 ChainerとOpenAI Gymではじめる強化学習: https://www.amazon.co.jp/%E7%8F%BE%E5%A0%B4%E3%81%A7%E4%BD%BF%E3%81%88%E3%82%8B-Python%E6%B7%B1%E5%B1%A4%E5%AD%A6%E7%BF%92%E5%85%A5%E9%96%80-Python%E3%81%AE%E5%9F%BA%E6%9C%AC%E3%81%8B%E3%82%89%E6%B7%B1%E5%B1%A4%E5%AD%A6%E7%BF%92%E3%81%AE%E5%AE%9F%E8%B7%B5%E6%89%8B%E6%B3%95%E3%81%BE%E3%81%A7-AI-TECHNOLOGY/dp/4798150975
- 無料講座 Python 強化学習入門２ ～OpenAI Gymnasiumの使い方: https://www.udemy.com/course/the-complete-python-course/
ライブラリ:
- Gym: https://openai.com/research/universe
- Stable Baselines3: https://github.com/DLR-RM/stable-baselines3
- Ray RLlib: https://github.com/ray-project/ray
書籍:
- Sutton & Barto, Reinforcement Learning: An Introduction: https://mitpress.mit.edu/9780262193986/reinforcement-learning/
- Mnih & Kavukcuoglu, Deep Reinforcement Learning: https://bookdown.org/
- Lewis & Lever, Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow: https://www.oreilly.com/library/view/hands-on-machine-learning/9781492032632/
これらのリソースに加えて、RLに関する多くのブログ記事、フォーラム、およびオンラインコミュニティがあります。
始めるためのヒント
RLを始めるには、まず基本的な概念を理解することが重要です。次に、簡単な環境でシンプルなエージェントを訓練するチュートリアルを試すことができます。経験を積んだら、より複雑な問題とアルゴリズムに取り組むことができます。
RLは急速に発展している分野であり、常に新しい研究が行われています。最新の情報を入手するには、RLに関するブログや論文を読むことをお勧めします。
追加リソース
- OpenAI Gym: https://openai.com/research/universe
- DeepMind: https://deepmind.google/
- University of California, Berkeley, Deep Reinforcement Learning Lab: https://rail.eecs.berkeley.edu/deeprlcourse/
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