技術セミナー・研修・出版・書籍・通信教育・eラーニング・講師派遣の テックセミナー ジェーピー
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古典的AIでは問題解決を「診断型」と「計画型」に大別してきた。深層学習は前者、すなわち、対象の「認識」や「分類」を担うアルゴリズムである。近年注目されているAlphaGo、そして自動運転の問題を考えてみると、状態を認識し、その状態に最適な行動を選択する必要がある。第2世代のAIでは、この状態と行動の対を「If (状態) then (行動) 」のルールとして、人間の専門的知識を知識ベース化しヒューリスティクス (発見的知識) などと呼んだ。しかし、この種の知識獲得は困難を極め、ルールの優先順位を決める重みづけに限界があった。そこで登場したのが強化学習である。強化学習は「未知の環境での」行動獲得の手段であり、報酬というスカラー量さえ定義できれば、後は試行錯誤に委ねられる設計者フリー、モデルフリーであることが最大の売りである。 しかし、強化学習で所与とされる「報酬」、「状態空間」の設計が案外難しいことが実用を妨げている。
この流れの中で、深層学習がにわかに注目され、そこに強化学習を導入した深層強化学習によるAtariの成功を受けて、再度強化学習が注目されている。そこで、本セミナーでは、強化学習の理論的基礎、その応用として自動運転による交通流最適化を通じて状態の特徴空間や報酬の設計法として逆強化学習、模倣学習について解説する。
開始日時 | 会場 | 開催方法 | |
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発行年月 | |
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2021/10/25 | AIプロセッサー (CD-ROM版) |
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