保護中: 強化学習の活用領域(2)学習の最適化
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強化学習
保護中: 強化学習の活用領域(1)行動の最適化
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保護中: 深層強化学習の弱点の克服 局所最適な行動/過学習への対応(2)逆強化学習
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保護中: 深層強化学習の弱点の克服 局所最適な行動/過学習への対応(1)模倣学習
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保護中: 深層強化学習の弱点の克服 再現性の低さへの対応:進化戦略
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保護中: バンディット手法の応用(2)インターネット広告
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保護中: バンディット手法の応用(1)モンテカルロ木探索
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保護中: 深層強化学習の研究動向:メタラーニングと転移学習、内発的動機づけとカリキュラムラーニング
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)タスクに活用される深層強化学習の研究動向:メタラーニングと転移学習、内発的動機づけとカリキュラムラーニング(カリキュラムの自動生成、タスクの自動分解、タスクの難易度調整、内発的報酬、ロボットドメイン変換、シミュレータからの転移学習、BERT、Model-Agnostic Meta-Learning、Active Learning、Metric/Representation Base、Memory/Knowledge Base、Weigh Base、Learning to Optimize)
保護中: プレイヤーの行動の候補が膨大あるいは連続的な場合の最適腕バンディットとベイズ最適(2)
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)タスクに活用されるベイズ最適化とプレイヤーの行動が膨大/連続的な時のバンディット(マルコフ連鎖モンテカルロ、モンテカルロ積分、ターンカーネル、スケールパラメータ、ガウスカーネル、共分散関数のパラメータ推定、Simultaneous Optimistic Optimazation policy、SOO方策、アルゴリズム、GP-UCB方策、トンプソン法則、期待値改善方策、GP-UCB方策)
保護中: 深層強化学習の弱点である環境認識の改善の為の2つのアプローチの実装
デジタルトランスフォーメーション(DX)、人工知能(AI)、機械学習(ML)タスクに活用される深層強化学習の弱点である環境認識の改善の為の2つのアプローチの実装(逆予測型、制約型、表現学習、模倣学習、再構成型、予測型、WorldModels、遷移関数、報酬関数、表現学習、VAE、Vision Model、RNN、Memory RNN、モンテカルロ法、TD Search、モンテカルロ木探索、モデルベースの学習、Dyna、深層強化学習の弱点)