深層強化学習では、様々な改良手法が提案されており、その種類は多岐に及びます。では、別々に提案されていた改良手法を組み合わせたら、一体どれほど良くなるのでしょうか？それを実際に検証したのが 2017 年に提案された Rainbow です。Rainbow で使用された改良手法は、現在でも積極的に用いられています。
今回のスキルアップAIキャンプでは、Rainbow の概要と、PyTorch ベースの深層強化学習ライブラリ Tianshou による実装方法をご紹介します。
プログラム概要
- 深層強化学習とは？
- 深層強化学習の応用事例
- Deep Q-Network の概要
- Rainbow の概要
- ハンズオン｜Tianshou による Rainbow の実装
※一部変更となる場合がございます。
スピーカー
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スキルアップAI株式会社／斉藤 翔汰
スキルアップAI講師。横浜国立大学大学院 環境情報学府 情報メディア環境学専攻（現:情報環境専攻）修了。修士（情報学）。高専時代に画像認識に対して興味を持ったことがきっかけで、現在はDeep Learningや機械学習、進化計算などの人工知能分野におけるアルゴリズムの研究開発やコンサルティングに従事。日本ディープラーニング協会の2018年度・2019年度E資格合格者、2018年度G検定合格者。著書「徹底攻略ディープラーニングE資格エンジニア問題集」（インプレス）。
開催概要
日時
2023年2月8日（水）19：30～21：00
開催方法
Zoom
参加費
無料
※競合他社様のご参加は、ご遠慮いただいておりますので、ご了承ください。
