（２０１９年１２月８日にchokozainerRLを更新しています。）

　中学生から大学生までのAI初学者を対象にしています。
強化学習シリーズを２７まで書いてきました。1日１個のペースだったので、約１ヶ月。
ここから始めると楽になるというような、まとめを書きます。新しいことはありません。

　手軽にGPUを使った機械学習を始めるならば、colaboratoryは無料なのでオススメです。面倒なインストールも必要ないし。
ただ、それだけでは動かないので、手順をまとめてみようということです。
フレームワークにchainerRLを選びました。tensorflowもいいのだけれど、使ったことないので、、、。
　そのうち、tensorflowも使ってみると思います。
　途中にも書きますが、できる限りソースコードを見ましょう。githubで公開されています。関数名がわかりやすいので、理解しやすいと思います。chainerは日本人が作っているためか、英語的に読みやすいです。というか、chromeで日本語訳すると、ちゃんとした日本語になります。tensorflowは、？？？です。
　chainerRLのラッパーであるchokozainerRLを公開しています。大したことはしていませんが、強化学習の「人間の学習」に役立てばと思います。

１　Googleアカウントを取得

こちらから作成してください。

Googleアカウントの作成
https://support.google.com/accounts/answer/27441?hl=ja

2　Colaboratoryのページを開く

こちらから開きます。
https://colab.research.google.com/notebooks/welcome.ipynb?hl=ja
ブックマークしておきましょう。

3　chokozainerのサンプルページを開いて、自分のフォルダに保存

3-1　ノートブックを開く

ファイル−ノートブックを開く

GitHubタブを選択します。
chokozainerで検索して、
ipynbs/abc.ipynb
を選択します。

開かれたabc.ipynbは、そのままでは使えないので、ドライブにコピーを作ります。

そして、コピーされたファイルの名前を変更します。

4　ノートブックを実行する。

ノートブックの実行は、いろいろなサイトで詳しく説明されているので、自力でやってください。
学習前は、数ステップしかできなかったのが、学習後には設定の２００ステップまでバランス取れるのがわかります。
こんな感じの動画が作られます。

学習実行結果は、こんな感じです。

elapsedは実行時間（秒）なので、１５分程度で学習が終了します。