アルゴリズム:Algorithms 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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アルゴリズム:Algorithms アルゴリズム:Algorithms 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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python バンディット問題の概要と適用事例及び実装例
概要
バンディット問題(Bandit problem)は、強化学習の一種であり、意思決定を行うエージェントが未知の環境において、どの行動を選択するかを学習する問題となる。この問題は、複数の行動の中から最適な行動を選...
アルゴリズム:Algorithms 保護中: バンディット手法の応用(3)推薦システム
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アルゴリズム:Algorithms 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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アルゴリズム:Algorithms 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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python スパースモデリングの概要と適用事例及び実装
スパースモデリングの概要
スパースモデリングは、信号やデータの表現においてスパース性(疎な性質)を利用する手法となる。スパース性とは、データや信号において非ゼロの要素がごく一部に限られている性質を指す。ス...
アルゴリズム:Algorithms 保護中: バンディット問題の拡張としての部分観測問題について
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アルゴリズム:Algorithms 保護中: バンディッド問題の拡張としての時間変化のあるバンディット問題と比較バンディット
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バンディッド問題の拡張としての時間変化のあるバンディット問題と比較バンディット(RMED方策、コンドルセ勝者、経験ダイバージェンス、大偏差原理、ボルダ勝者、コープラン勝者、トンプソン抽出、弱リグレット、全順序の仮定、睡眠型バンディット、滅亡型バンディット、非休止型バンディット、割引UCB方策、UCB方策、敵対的バンディット、Exp3方策、LinUCB、文脈付きバンディット)
python マルチタスク学習の概要と適用事例と実装例
マルチタスク学習の概要
マルチタスク学習（Multi-Task Learning）は、複数の関連するタスクを同時に学習する機械学習の手法となる。通常、個々のタスクは異なるデータセットや目的関数を持っているが...