本セミナーでは、強化学習の基本的な考え方から、アルゴリズムの種類と使い分け、実装のポイントについて詳しく解説いたします。
強化学習は個別の教師信号が与えられない場合であっても、長期的な目的達成に必要な制御則を自律的に獲得する能動学習方法の1種です。もともとは、動物行動心理学の言葉でしたが、このしくみを模したアルゴリズムがいくつか提案されています。これらの強化学習アルゴリズムは未知の問題空間で自律的に最適化を行うことが求められる場面に適しており、特にロボットの行動獲得手法として1990年台に大きく注目されました。その後、しばらく大きな進展がない時期が続いていましたが、近年の深層学習をはじめとする機械学習技術の発展とともに強化学習のボトルネックのいくつが解消されつつあります。特に、将棋や囲碁のような決定論的ゲームにおいて大きな成果をあげたことで、様々な実問題への応用が期待されています。 本セミナーでは、強化学習の基礎理論とアルゴリズムの原理を理解した上で、最近の展開と応用事例についてさらに知識を深めることを狙います。
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