論文の概要: Learning to Play: Reinforcement Learning and Games

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.17391v1
• Date: Mon, 12 Oct 2026 20:56:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-15 21:06:15.453541
• Title: Learning to Play: Reinforcement Learning and Games
• Title（参考訳）: 遊び方を学ぶ:強化学習とゲーム
• Abstract要約: ゲームにおける強化学習は、主要なAI研究トピックとなっている。 本書は、最新の研究を概説し、全手法を1巻にまとめたものである。 この本のプログラミングの例はPythonで書かれており、現在の強化学習研究が実施されている言語である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.45929505818027105
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Amazing breakthroughs in reinforcement learning have taken place. Computers teach themselves to play Chess and Go and beat world champions. There is talk about expanding application areas towards general artificial intelligence (AI). The breakthroughs in Backgammon, Checkers, Chess, Atari, Go, Poker, and StarCraft have shown that we can build machines that exhibit intelligent game playing of the highest level. These successes have been widely publicized in the media, and inspire AI entrepreneurs and scientists alike. Reinforcement learning in games has become a mainstream AI research topic. It is a broad topic, and the successes build on a range of diverse techniques, from exact planning algorithms, to adaptive sampling, deep function approximation, and ingenious self-play methods. Perhaps because of the breadth of these technologies, or because of the recency of the breakthroughs, there are few books that explain these methods in depth. This book covers all methods in one comprehensive volume, explaining the latest research, bringing you as close as possible to working implementations, with many references to the original research papers. The programming examples in this book are in Python, the language in which most current reinforcement learning research is conducted. We help you to get started with machine learning frameworks such as Gym, TensorFlow, and Keras, and provide exercises to help understand how AI is learning to play.
• Abstract（参考訳）: 強化学習の驚くべきブレークスルーが起きている。 コンピュータはチェスとゴーをプレイし、世界チャンピオンを打ち負かすように教える。 汎用人工知能(AI)への応用分野の拡大についての話がある。 Backgammon、Cheers、Chess、Atari、Go、Poker、StarCraftのブレークスルーは、最高レベルのインテリジェントなゲームプレイを示すマシンを構築することができることを示している。 これらの成功はメディアで広く報道され、AI起業家や科学者にも刺激を与えている。 ゲームにおける強化学習は、主要なAI研究トピックとなっている。 これは幅広い話題であり、成功は正確な計画アルゴリズムから適応サンプリング、深層関数近似、創発的な自己表現手法に至るまで、様々な技術に基づいて構築されている。 これらの技術の広さ、あるいはブレークスルーの傾向のために、これらの手法を深く解説する書籍がほとんどないのかもしれない。 この本は、すべてのメソッドを1つの包括的なボリュームでカバーし、最新の研究を説明する。 この本のプログラミングの例はPythonで書かれており、現在の強化学習研究が実施されている言語である。 私たちは、Gym、TensorFlow、Kerasといった機械学習フレームワークの導入を支援し、AIのプレイ方法を理解するためのエクササイズを提供します。

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