[Math & Coding #05] 強化学習を語ろう!

イベント内容

Math & Codingは主に分析業務や予測モデルの作成、機械学習にたずさわる方が
数学とプログラミングのスキルを向上させたい方が集い学び合う場です。

難しい概念や技術も、シンプルな例で確認したり参加者が対話することで本質的な理解を得られると考えます。 本グループは、互いに教え学び合いができるようなコミュニティとなることを目指します。 ◆groupページ https://www.facebook.com/groups/284004485439214/

今回のテーマ

「強化学習を語ろう」というテーマで行います。 強化学習は、囲碁をはじめとするゲームやロボットの分野で注目されていますが、
Math & Codingでは約一年前からReinforcement Learning Meetupにてメンバー同士で強化学習を学ぶコミュニティ活動を行っています。
今回は、そのメンバーから一般の方に向けた発表をしようという趣旨から企画されています。
レベル感は様々な内容ですので、入門者から上級者まで楽しめる内容になっているかと思います。
強化学習に関心がある方は、ぜひご参加ください。

予定

氏名 テーマ 備考
岩城 諒 ゆるふわ強化学習入門
調整中 ベルマン方程式の導出 各種強化学習のアルゴリズムを理解する際の基礎となる概念を、しっかりとおさえていきたいと思います。
青井 順一 TD学習について
Sasano Yasumasa Knowing Unknown: 予測学習と内発的動機づけに見る「未知」に関する一考察 強化学習に限らず2018の機械学習トレンドは「数少ないデータからいかに学ぶか」であり、その実現に内発的動機付けとその発展形が大きなブレイクスルーを果たすと見ています。
村上 直樹 強化学習と好奇心(Curiosity-driven Exploration And Curious Mind) 強化学習のパフォーマンスにおいて「探索と利用のバランス」は重要です。人の心理において探索を支える「好奇心」のメカニズムに触れつつ、アルゴリズムにおける近年の「探索」手法について理解を深めたいと思います。
Takano Python強化学習初心者が4目並べを作ってみた
辻本 強化学習の環境を書く 理論と既存の環境での試行を初級とするならば,その先の環境を書き,CNN以外の観測と報酬の決定までを行えるような中級への足がかりへの解説を試みる
Yosuke OTSUKI 初学者が、強化学習をつかった金融系の論文の追試をしてみた
岩城 諒 自然方策勾配法の基礎と応用
若森 拓馬 強化学習でニューラルネットワークの設計を自動化してみた ネットワーク設計自体を強化学習で行うことができると仕事が楽になりますが、現段階の知見を共有します。
北村 友和 強化学習の実業務への応用について 試行錯誤することで最適な行動を学ぶ強化学習は他の機械学習手法と比べ、まだまだ実業務への適用事例が少ないと言えます。今回は実業務に近い課題を強化学習で解いていくことで、その課題と可能性を考えたいと思います。

テーマは全て現時点で仮となり、変更される可能性があります。

進め方
進行者が必要に応じて進行や議論の整理などを行います。
参加者は内容に関係する質問ならいつでもOKです。 質問は認識を深める大切なコミュニケーションだと考えます。

終了後、希望者で懇親会を行う予定です。

会場提供協賛について

株式会社MonotaRO様より会場提供の協賛をいただきました。
本イベントは参加費無料で行いたいと思います。

イベントに協賛くださる企業様はお問い合わせください。

興味のある方はぜひ参加くださいませ!

進行 株式会社スクラムサイン 代表 北村 友和

注意事項

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