ASAHIネット(http://asahi-net.jp )のjouwa/salonから。
---
　機械学習、深層学習(ディープラーニング)、強化学習関係の新刊がずいぶん出ていますね。

　その前に。

■たった３日でアルファ碁に100戦全勝「アルファ碁ゼロ」
　人間の囲碁のトッププロを、撃破島倉千代子な「アルファ碁」。
http://iiyu.asablo.jp/blog/2017/01/05/8303225
アルファ碁はなぜ人間に勝てたのか。人工知能は碁盤の夢を見るか? アルファ碁VS李世ドル。趙治勲九段、コンピュータに勝つ。進化計算と深層学習 創発する知能
で書いたが、また書く。
　ルールだけ教えて、あとは、高得点を取れという目標だけ与えると、強くなるアルゴリズムであるDQNは、次で初めて知った。
　アルファ碁でも使われたという。
--- ここから ---
　それは、DQNという手法。これで、昔のテレビゲームを、ろくにルールも教えず、単に高得点を取れと命令して、コンピュータにやらせると、画像認識で何万回も試行錯誤しながら、あっという間に人間の達人より、そのゲームがうまくなる話が出てくる。
--- ここまで ---

https://www.amazon.co.jp/exec/obidos/ASIN/4274218023/showshotcorne-22/
進化計算と深層学習 -創発する知能― 単行本（ソフトカバー）2015/10/21
伊庭斉志 (著)

　そんなアルファ碁を、完全に圧倒するAI囲碁ができた。しかも、他の対局データ、教師データなしで、自分で対局して強くなったという。
　その名は、「アルファ碁ゼロ」。
　囲碁のルールだけで、あとは勝てと目標を与えたら、めっちゃ強くなったというから、DQNをさらに洗練させたんでしょうか。とにかく強化学習だけでやったそうです。
　それで、３日間、約490万回の自己対局をしたら、アルファ碁に100戦全勝。軽くアルファ語より強くなった。
　すごすぎるわ。
　アルファ碁が、人間のトッププロの対局データを使って学習したときよりも、効率よく、しかも圧倒的に強くなったということは、人間が打った手は、実は勝つためにはよくない手、よくない定石が多かったということを意味するのだろうか。

http://scienceportal.jst.go.jp/news/newsflash_review/newsflash/2017/10/20171020_01.html
アルファ碁が進化した最新囲碁ソフトが誕生 対局データなしに独学で最強に
掲載日：2017年10月20日

http://www.sankei.com/life/news/171019/lif1710190027-n1.html
アルファ碁の最新作「ゼロ」　訓練わずか３日で先代に１００戦全勝　自己対局ひたすら繰り返す
2017.10.19 15:10

関連：
http://iiyu.asablo.jp/blog/2017/10/15/8705668
NHK Eテレ「人間ってナンだ?超AI入門」、養老孟司の唯脳論、身体性、知能ロボット、PEZY Computing、ディープラーニング、AIプロセッサ、その他もろもろ
http://iiyu.asablo.jp/blog/2017/07/16/8621588
「詳解 ディープラーニング TensorFlow・Kerasによる時系列データ処理」「TensorFlowはじめました１、２」「Interface(インターフェース) 2017年08月号「算数&ラズパイから始める人気AI ディープ・ラーニング」」のことも
http://iiyu.asablo.jp/blog/2017/07/05/8614646
雑誌インターフェイス2017年8月号は、ディープ・ラーニング特集しかもラズパイで！ ほかの号は、IoTやウルトラ大集合やらいろいろ
http://iiyu.asablo.jp/blog/2017/05/12/8555381
日本AIベンチャーの雄、Preferred Networks(PFN)が、総務省の開発指針に反対する理由でわかる官僚お得意のガイドライン行政の罠 http://iiyu.asablo.jp/blog/2017/05/18/8564076
続：日本AIベンチャーの雄、Preferred Networks(PFN)が、総務省の開発指針に反対する理由でわかる官僚お得意のガイドライン行政の罠。電子書籍の出来は？
http://iiyu.asablo.jp/blog/2017/04/28/8503277
AI(人工知能)、機械学習、深層学習、ディープラーニングの本が百花繚乱
http://iiyu.asablo.jp/blog/2017/03/05/8392361
ラズパイでAI(人工知能)、Interface(インターフェース) 2017年 03 月号
http://iiyu.asablo.jp/blog/2016/10/18/8231611
Deep Learning Javaプログラミング 深層学習の理論と実装。これからの強化学習、TensorFlowで学ぶディープラーニング入門

■講談社：機械学習スタートアップシリーズ
　講談社が機械学習スタートアップシリーズというのを始めていますね。
　シリーズのリストはしませんが、次は、甘利俊一先生の推薦の言葉がある。
--- ここから ---
【甘利俊一先生推薦】
「世の中に人工知能の解説書は多いが、基礎から始め、その仕組みを理論的に明快に説明したのは本書が初めてといってよい」
--- ここまで ---

https://www.amazon.co.jp/exec/obidos/ASIN/4061538284/showshotcorne-22/
機械学習スタートアップシリーズ これならわかる深層学習入門 (KS情報科学専門書) 単行本（ソフトカバー） – 2017/10/21
瀧 雅人 (著)

関連：
http://iiyu.asablo.jp/blog/2017/04/06/8446553
甘利俊一「脳・心・人工知能 数理で脳を解き明かす」、機械学習、ディープラーニング、ニューラルネットのバックプロパゲーション(誤差逆伝搬法)でわかる情報省支配。無視される日本人の先行事例
http://iiyu.asablo.jp/blog/2009/11/22/4712709
Lispセミナー、甘利俊一先生の数理脳科学、情報幾何学
http://iiyu.asablo.jp/blog/2017/02/01/8346641
脳・心・人工知能 数理で脳を解き明かす、メカ屋のための脳科学入門、脳のなかの幽霊、プルーストとイカ、つながる脳科学、あなたの知らない脳、コネクトーム、意識と脳、意識はいつ生まれるのか
http://iiyu.asablo.jp/blog/2016/05/20/8092868
ブルーバックス：脳・心・人工知能 数理で脳を解き明かす、四色問題、細胞の中の分子生物学、高校数学でわかる光とレンズ
http://iiyu.asablo.jp/blog/2012/12/11/6657122
シャノンより先に、理論化を成し遂げた中嶋章(あるいは中島章)さん

　講談社は、すでに機械学習プロフェッショナルシリーズを刊行していて、ここでも何度も紹介しています。

http://iiyu.asablo.jp/blog/2015/08/26/7750507
機械学習プロフェッショナルシリーズ第２期、異常検知と変化検知、サポートベクトルマシン、統計的学習理論、確率的最適化
http://iiyu.asablo.jp/blog/2015/06/15/7669313
ディープラーニング、深層学習、人工知能(AI)、機械学習プロフェッショナルシリーズ

　ほかは、上の検索窓に「機械学習プロフェッショナルシリーズ」と入れて検索してください。

http://www.kspub.co.jp/book/series/S043.html
講談社　機械学習プロフェッショナルシリーズ

■速習 強化学習 ―基礎理論とアルゴリズム―
　次は、とてもよさげ。
https://www.amazon.co.jp/exec/obidos/ASIN/4320124227/showshotcorne-22/
速習 強化学習 ―基礎理論とアルゴリズム― 単行本 – 2017/9/21
Csaba Szepesvari (著), 小山田 創哲 (翻訳), 前田 新一 (翻訳), 小山 雅典 (翻訳), 池田 春之介 (翻訳), 大渡 勝己 (翻訳), 芝 慎太朗 (翻訳), 関根 嵩之 (翻訳), 高山 晃一 (翻訳), 田中 一樹 (翻訳), 西村 直樹 (翻訳), 藤田 康博 (翻訳), 望月 駿一 (翻訳)

　後述のように、原書のPDFは無料でダウンロードできるが、この訳本は、
--- ここから ---
特に本書では,深層学習を利用した深層強化学習を含む最近の発展に,本書で紹介されたアルゴリズムがどのように使われているかを解説した訳者補遺を追加することで,本書と最先端の研究との橋渡しをしている。
--- ここまで ---
　150ページで3,240円は、ちょっと高いから、日本語で読めることと、訳者補遺の価値をどう考えるかですね。

　原書の著者のCsaba Szepesvari先生は、カナダのアルバータ大学の先生。
　ウェブには無料でダウンロードできる本書のPDFがある。オリジナルと最新版と両方。最新版をダウンロードしてみたが、100ページ弱。やはり、短い本なんだ。
https://sites.ualberta.ca/~szepesva/
Welcome! Homepage of Csaba Szepesvári
https://sites.ualberta.ca/~szepesva/RLBook.html
Algorithms for Reinforcement Learning, my sleek book was published by Morgan & Claypool in July 2010.

■強化学習と深層学習 C言語によるシミュレーション
https://www.amazon.co.jp/exec/obidos/ASIN/4274221148/showshotcorne-22/
強化学習と深層学習 C言語によるシミュレーション 単行本（ソフトカバー） – 2017/10/14
小高 知宏 (著)

　オーム社にある紹介。
http://shop.ohmsha.co.jp/shopdetail/000000005117/
強化学習と深層学習 C言語によるシミュレーション

　この本は、以前見かけた記憶があるので、調べたら、2016年に出た、似た名前の本がある。
強化学習と深層学習　　今回
機械学習と深層学習　　以前

　おれみたいに老眼かつボケはじめていると、区別がつかんわ。＼(^O^)／
　買うときに間違えないようにお気をつけください。

https://www.amazon.co.jp/exec/obidos/ASIN/4274218872/showshotcorne-22/
機械学習と深層学習 ―C言語によるシミュレーション― 単行本（ソフトカバー） – 2016/5/21
小高知宏 (著)

https://www.amazon.co.jp/exec/obidos/ASIN/B01MY06QN1/showshotcorne-22/
機械学習と深層学習 《C言語によるシミュレーション》 Kindle版
小高知宏 (著)

　オーム社にある紹介。
http://shop.ohmsha.co.jp/shopdetail/000000004615/
機械学習と深層学習 ―C言語によるシミュレーション―

■Chainer v2による実践深層学習
https://www.amazon.co.jp/exec/obidos/ASIN/4274221075/showshotcorne-22/
Chainer v2による実践深層学習 単行本 – 2017/9/15
新納 浩幸 (著)

https://www.amazon.co.jp/exec/obidos/ASIN/B0765Z6216/showshotcorne-22/
Chainer v2による実践深層学習 [プリント・レプリカ] Kindle版
新納浩幸 (著)

　以前の版は、これ。
https://www.amazon.co.jp/exec/obidos/ASIN/4274219348/showshotcorne-22/
Chainerによる実践深層学習 単行本（ソフトカバー） – 2016/9/9
新納浩幸 (著)
https://www.amazon.co.jp/exec/obidos/ASIN/B01NBMKH21/showshotcorne-22/
Chainerによる実践深層学習 Kindle版
新納浩幸 (著)

関連：
http://iiyu.asablo.jp/blog/2017/05/12/8555381
日本AIベンチャーの雄、Preferred Networks(PFN)が、総務省の開発指針に反対する理由でわかる官僚お得意のガイドライン行政の罠
http://iiyu.asablo.jp/blog/2017/05/18/8564076
続：日本AIベンチャーの雄、Preferred Networks(PFN)が、総務省の開発指針に反対する理由でわかる官僚お得意のガイドライン行政の罠。電子書籍の出来は？

■やさしく学ぶ 機械学習を理解するための数学のきほん
https://www.amazon.co.jp/exec/obidos/ASIN/4839963525/showshotcorne-22/
やさしく学ぶ 機械学習を理解するための数学のきほん ~アヤノ&ミオと一緒に学ぶ 機械学習の理論と数学、実装まで~ 単行本（ソフトカバー） – 2017/9/21
LINE Fukuoka株式会社 立石 賢吾 (著)

https://www.amazon.co.jp/exec/obidos/ASIN/B075GSMZDS/showshotcorne-22/
やさしく学ぶ 機械学習を理解するための数学のきほん アヤノ＆ミオと一緒に学ぶ 機械学習の理論と数学、実装まで Kindle版
立石 賢吾（LINE Fukuoka株式会社） (著)

■初めてのTensorFlow 数式なしのディープラーニング
https://www.amazon.co.jp/exec/obidos/ASIN/4865941053/showshotcorne-22/
初めてのTensorFlow 数式なしのディープラーニング 単行本（ソフトカバー） – 2017/10/28
足立 悠 (著)

関連：
http://iiyu.asablo.jp/blog/2016/10/04/8210532
ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装、TensorFlowで学ぶディープラーニング入門 ~畳み込みニューラルネットワーク徹底解説~、機械学習と深層学習―C言語によるシミュレーション、強化学習、ロボットインテリジェンス―進化計算と強化学習、進化計算と深層学習 -創発する知能