近刊検索 デルタ

2021年3月30日発売

森北出版

マルコフ決定過程

モデル化の基礎と応用事例
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内容紹介
推薦システム,金融工学,RPG,…そして,深層強化学習。
さまざまな応用例を交えながら,マルコフ決定過程の理論とモデル化の基礎が身につく一冊。

マルコフ決定過程は,マルコフ連鎖に制御や意思決定の要素を加えた確率モデルです。本書では,前半で基礎理論とアルゴリズムを,後半で応用事例を学んでいきます。モデル式の工夫のしかたや複雑な計算手順を,モデル化の観点から一貫性をもって理解することができます。

マルコフ決定過程は,深層強化学習のアルゴリズムの基礎でもあります。本書の最終章では,深層強化学習の概要とニューラルネットワークで行われる計算のしくみを,マルコフ決定過程の計算を通して学びます。
目次
第1章 マルコフ決定過程とは
第2章 マルコフ決定過程の基本的な問題設定とアルゴリズム
第3章 マルコフ決定過程の基本的な機械学習
第4章 真のパラメータが変化するマルコフ決定過程
第5章 状態,行動,利得に関する工夫
第6章 推薦システムへの適用
第7章 金融工学への適用
第8章 ロールプレイングゲームへの適用
第9章 通信工学への適用
第10章 ベイズ流の仮説検定への適用
第11章 教育工学への適用
第12章 設備保全,アセットマネジメントとヘルスケア支援への適用
第13章 深層強化学習の入口
著者略歴
前田 康成(マエダ ヤスナリ maeda yasunari)
北見工業大学教授 博(工)
タイトルヨミ
カナ:マルコフケッテイカテイ
ローマ字:marukofuketteikatei

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