強化学習はその定式化を用いることで幅広い実問題を表現できる一方,信頼性の不足が一因となり,実世界では応用がなされているとは言いがたい.本書は,標準的な定式化と実問題との橋渡しとなるような定式化を体系的にまとめることで,実世界での応用を促進することを目指した.
【主要目次】強化学習の基礎/オフライン強化学習と資源割当問題への応用/リスク考慮型強化学習と金融への応用/安全性制約考慮型強化学習と制御系への応用
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