強化学習の基礎と応用事例および実装のポイント　～１人１台PC演習付～

講師の言葉

　近年、コンピュータの演算能力の向上により、人手による詳細な設計を必要とせず機械が自ら学習する、機械学習の技術が急速に発達し、「AI」という言葉と共に広く知られることとなりました。
　このような手法の多くは、問題（入力データ）と、それに対する答え（望ましい出力）の事例を大量に学習させれば、同じ性質を持った新たな問題に対して適切な答えが出せるようになるという性質から、ビッグデータを扱える大企業では盛んに研究・利用されています。
　しかし一方で、AI技術を活用しようと考えている一般企業や他分野の研究者からは、「問題はたくさん用意できるが、全てに答えを与える人手はない」、「そもそも答えがわからない」という声がよく聞かれます。
　強化学習はこのような問題を緩和する一つのアプローチと言えます。強化学習では、個々の問題に対する答えは必要なく、問題とそれに対する機械の出力について、その「良し悪し」さえ示せれば良いのです。
　本講義では、機械学習における強化学習の位置づけを示した上で、その基礎と応用事例について説明し、基本的な手法の実装方法についての演習を行います。

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