強化学習のおすすめ本ランキング13選！【2024年】

強化学習は機械学習や統計モデリングとは少し違ったアプローチで、プログラムに学習させる手法です。何度もシミュレーションを行うことにより、精度を高めて行く特徴があります。

この記事では、強化学習についての知識を深めて実生活に役立てたい人向けに、「強化学習のおすすめ入門本」を紹介します。

強化学習の本を探している人はぜひ参考にしてください。

強化学習のおすすめ本ランキング13選！

強化学習のおすすめ本を13冊ご紹介します。

強化学習アルゴリズム入門「平均」からはじめる基礎と応用

「強化学習アルゴリズム入門「平均」からはじめる基礎と応用」は、「平均」という観点から強化学習の基本を考える本。

「価値」「探索」「マルコフ性」といった強化学習の基本の説明や、「多腕バンディット問題」および「グリッドワールド問題」を用いた説明など、各アルゴリズムの特徴や差異について詳しく解説されています。

平均という初歩的な数学を使うことで理解を深めることができるので、専門書の難解な専門用語や数式などが理解できず強化学習の勉強を諦めていたような人におすすめの本です。

強化学習

「強化学習」は、数学的な記述が多く書かれている入門書向けの本。

数学の理論から証明までを詳しく解説されています。

丁寧に書かれている数学の本というイメージがあるので、数学に関心があるような人におすすめの本です。

強化学習(MLP)

「強化学習(MLP)」は、必要な数理を学びながら強化学習を理解できる本。

強化学習の概要や、必要になる数理の方程式などについて詳しく解説されています。

必要な数理から強化学習を学ぶ事ができるので、これから強化学習を学んでいこうというような人におすすめの本です。

つくりながら学ぶ!深層強化学習 PyTorchによる実践プログラミング

「つくりながら学ぶ!深層強化学習 PyTorchによる実践プログラミング」は、強化学習、さらにディープラーニングを組み合わせた深層強化学習を分かりやすく解説した本。

Python+PyTorchで「倒立振子課題」「迷路を解くプログラム」「ブロック崩しの攻略」について詳しく解説されています。

深層強化学習DQN(Deep Q-Network)という用語を目にする機会が増えているので、深層強化学習に興味津々な人におすすめの本です。

機械学習スタートアップシリーズPythonで学ぶ強化学習

「機械学習スタートアップシリーズPythonで学ぶ強化学習」は、主に、Policy GradientとA2Cの記述・実装を見直しについて書かれている本。

Pythonプログラミングとともに、ゼロからていねいに解説されているなど、実用でのネックとなる強化学習の弱点と、その克服方法について詳しく解説されています。

機械学習とは? 強化学習とは? ディープラーニングとは? といった基礎から、深層強化学習である A2C まで丁寧に書かれてるので、機械学習を強化したい人におすすめの本です。

ITエンジニアのための強化学習理論入門

「ITエンジニアのための強化学習理論入門」は、強化学習の基礎となるさまざまなアルゴリズムを体系的に学べる本。

試行錯誤しながら1つの解をもとめていく「強化学習理論」について詳しく解説されています。

実行しながら学べるので、強化学習理論を学びたいという人やITエンジニアというような人におすすめの本です。

Pythonによる深層強化学習入門ChainerとOpenAIGymではじめる強化学習

「Pythonによる深層強化学習入門ChainerとOpenAIGymではじめる強化学習」は、深層強化学習の基礎と、Pythonによる実装について、基礎から応用までステップアップ方式で解説している本。

強化学習に適したライブラリであるChainer（ChainerRL）と、AIシミュレーション環境であるOpenAI gymを用いて、Pythonによる実装について詳しく解説されています。

RaspberryPiとArduinoを用いた実環境への応用も解説されているので、ソフト・ハード問わず、自ら手を動かして自身の課題に深層強化学習を応用したい行動的な人におすすめの本です。

現場で使える！Python深層強化学習入門強化学習と深層学習による探索と制御

「現場で使える！Python深層強化学習入門強化学習と深層学習による探索と制御」は、AI開発に携わる第一線の著者陣が深層強化学習の開発手法について書き下ろした本。

強化学習と深層学習の基礎や、具体的な応用例など、深層強化学習について詳しく解説されています。

深層強化学習による開発手法を学ぶことができるので、理工学生・エンジニアなど深層強化学習を学びたいような人におすすめの本です。

OpenAIGym/Baselines深層学習・強化学習人工知能プログラミング実践入門

「OpenAIGym/Baselines深層学習・強化学習人工知能プログラミング実践入門」は、強化学習ツールキット「OpenAI Gym」を使ってゲームを攻略するAIを作るための手法を解説した本。

さまざまな強化学習アルゴリズムや、学習状況の監視の方法など、人工知能によるゲームの攻略について詳しく解説されています。

最新の研究成果を含む多数のアルゴリズムの特徴と利用方法が学べるので、学生や研究者で機械学習を学びたいような人におすすめの本です。

AlphaZero深層学習・強化学習・探索人工知能プログラミング実践入門

「AlphaZero深層学習・強化学習・探索人工知能プログラミング実践入門」は、サンプルを作りながら、最新・最強の機械学習フレームワーク「AlphaZero」が学べる本。

「AlphaZero」の仕組みを解き明かしなど、「深層学習」「強化学習」「探索」のアルゴリズムを組み合わせて作られており、それぞれの構成要素について詳しく解説されています。

「深層学習」「強化学習」「探索」のそれぞれの構成要素ごとにサンプルプログラムを用意しているので、AlphaZeroに興味があって自分で実装してみたい人におすすめの本です。

深層強化学習入門

「深層強化学習入門」は、深層強化学習の開発手法について書かれている本。

深層強化学習の理論の説明、要点、アルゴリズムの説明まで詳しく解説されています。

入門者向けに理論をわかりやすく説明しているので、深層強化学習が初めてのような人におすすめの本です。

これからの強化学習

「これからの強化学習」は、強化学習の基礎・発展・応用を多面的に解説した本。

ロボット制御や、最強の囲碁AIなど、あらゆる分野で威力を発揮しつつある強化学習について詳しく解説されています。

分野を代表する執筆陣が解説しているので、既存の解説書では全体像を一望するのが困難な人におすすめの本です。

Unityではじめる機械学習・強化学習

「Unityではじめる機械学習・強化学習」は、機械学習の仕組みや学習方法などの基礎について書かれている本。

機械学習の仕組みや学習方法などの基礎から、サンプルプログラムを使った実践まで詳しく解説されています。

機械学習の仕組みや学習方法などから学ぶことができますので、はじめて「機械学習」にチャレンジするような人におすすめの本です。

まとめ

今回は、「強化学習のおすすめ入門本」について解説しました。

強化学習の実装方方法を学んで、自分で学習する優秀な強化学習プログラムを作りましょう。

では、また。