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本書は、Pythonを用いて強化学習の理論から実装までを学ぶための入門書です。強化学習の基本的な概念や問題設定からスタートし、動的計画法などの古典的な解法を経て、Deep Q-Network (DQN)やAdvantage Actor Critic (A2C)といった深層学習を応用した手法までを段階的に解説しています。理論だけでなく、公開されているサンプルコードを通じて、実際にプログラミングしながら理解を深める実践的な構成が特徴です。さらに、実用面で課題となる強化学習の「サンプル効率の悪さ」や「再現性の低さ」といった弱点にも触れ、その克服策までを紹介することで、入門から実践への橋渡しを目指しています。
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