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
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この入門書の改訂版は、Pythonを使った強化学習の実装をゼロから丁寧に解説しています。読者のフィードバックを反映し、特にPolicy GradientとA2Cに関する内容を見直しました。具体的には、強化学習の基本概念、解法、ニューラルネットワークの適用、弱点とその克服方法、活用領域について詳述しています。公開されたコードを用いて実践的に学ぶことができます。
強化学習の①理論②実装③応用が三拍子揃ってってバランスよく書かれた良書です。 強化学習は理論部分の難易度が高く、最初に読む本を間違える(理論をちゃんと勉強してから実装や応用に進もうとする)と挫折してしまうリスクが高い分野ですが、本書を最初に読んでおけば間違いありません。 書籍内で示されているサンプルコードも品質が高く、実務でもそのままプロダクション環境で使えるレベルです（※適用先ドメイン固有の例外処理などは追加実装する前提）。