注目の良書を取り上げAI/機械学習の知識や実装力を高める無料オンライン勉強会。9月15日（木）からは、『ゼロから作るDeep Learning ❹』を取り上げます。
当勉強会では書籍の内容を確認しながらポイントごとに立ち止まり意見を交換。インタラクティブに理解を深める1時間です。
初回は1章からスタートします。
1章 バンディット問題
（著：斎藤 康毅,『ゼロから作るDeep Learning ❹』,目次より引用, 2022年04月, 発行元：O’Reilly Japan, Inc., ISBN:978-4-87311-975-5）
1.1 機械学習の分類と強化学習
1.1.1 教師あり学習
1.1.2 教師なし学習
1.1.3 強化学習
1.2 バンディット問題
1.2.1 バンディット問題とは
1.2.2 良いスロットマシンとは
1.2.3 数式を使って表す
1.3 バンディットアルゴリズム
1.3.1 価値の推定方法
1.3.2 平均値を求める実装
1.3.3 プレイヤーの戦略
1.4 バンディットアルゴリズムの実装
1.4.1 スロットマシンの実装
1.4.2 エージェントの実装
1.4.3 動かしてみる
1.4.4 アルゴリズムの平均的な性質
1.5 非定常問題
1.5.1 非定常問題を解くために
1.5.2 非定常問題を解く
1.6 まとめ
学習共有サービス「Leranavi」やe-Learningサービス「Leranaviオンライン」、無料読書会参加者同士の質問・情報交換用Slackチャンネルも併せてご活用いただけます。今回も書籍の選定から当勉強会のSlackワークスペースにて行いました。
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書籍はご自身で入手のうえ、ご参加ください。
書籍情報
ゼロから作るDeep Learning ❹
斎藤 康毅 著