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講演抄録/キーワード
講演名 2018-07-12 15:05
[チュートリアル講演]強化学習の実践的問題への応用と課題
牧野貴樹GoogleRCC2018-51 NS2018-68 RCS2018-113 SR2018-48 ASN2018-45
抄録 (和) 強化学習は、正解データを用意することが困難な問題に対して試行錯誤を通して最良の手順を学習 する機械学習のフレームワークとして注目を集めているが、実際の問題に適用することは簡単ではない。本公演では、強化学習の基礎的な考え方を紹介するとともに、どのような問題に強化学習が適しているかを説明する。また、強化学習の適用における様々な課題について、特に問題設定の定式化、報酬設計、深層学習の適用に焦点を当てて議論する。 
(英) Reinforcement learning is a machine learning framework that learns best sequence of actions through trial-and-error in domains where providing sufficient supervised data is infeasible. Despite its success recently attracts a lot of attentions, it is not easy to apply it to a new problem. In this tutorial, we introduce the basic idea of reinforcement learning and explain types of problems that are suitable to reinforcement learning. In addition, we discuss roadblocks and recent techniques, in particular the part of problem formulation, reward design and deep reinforcement learning.
キーワード (和) 強化学習 / / 機械学習 / 深層強化学習 / / / /  
(英) reinforcement learning / machine learning / deep reinforcement learning / / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 118, no. 126, SR2018-48, pp. 129-129, 2018年7月.
資料番号 SR2018-48 
発行日 2018-07-04 (RCC, NS, RCS, SR, ASN) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380
著作権に
ついて
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034)
PDFダウンロード RCC2018-51 NS2018-68 RCS2018-113 SR2018-48 ASN2018-45

研究会情報
研究会 ASN NS RCS SR RCC  
開催期間 2018-07-11 - 2018-07-13 
開催地(和) 函館アリーナ 
開催地(英) Hakodate Arena 
テーマ(和) 無線分散ネットワーク,機械学習とAIを応用した無線通信・ネットワーク技術,M2M (Machine-to-Machine),D2D (Device-to-Device),IoT(Internet of Things),一般 
テーマ(英) Wireless Distributed Network, Machine Learning and AI for Wireless Communications and Networks, M2M (Machine-to-Machine), D2D (Device-to-Device), IoT(Internet of Things), etc. 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 SR 
会議コード 2018-07-ASN-NS-RCS-SR-RCC 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 強化学習の実践的問題への応用と課題 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Reinforcement Learning: Application and Issues 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 強化学習 / reinforcement learning  
キーワード(2)(和/英) / machine learning  
キーワード(3)(和/英) 機械学習 / deep reinforcement learning  
キーワード(4)(和/英) 深層強化学習 /  
キーワード(5)(和/英) /  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 牧野 貴樹 / Takaki Makino / マキノ タカキ
第1著者 所属(和/英) Google Inc. (略称: Google)
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講演者
発表日時 2018-07-12 15:05:00 
発表時間 120 
申込先研究会 SR 
資料番号 IEICE-RCC2018-51,IEICE-NS2018-68,IEICE-RCS2018-113,IEICE-SR2018-48,IEICE-ASN2018-45 
巻番号(vol) IEICE-118 
号番号(no) no.123(RCC), no.124(NS), no.125(RCS), no.126(SR), no.127(ASN) 
ページ範囲 p.119(RCC), p.151(NS), p.161(RCS), p.129(SR), p.135(ASN) 
ページ数 IEICE-1 
発行日 IEICE-RCC-2018-07-04,IEICE-NS-2018-07-04,IEICE-RCS-2018-07-04,IEICE-SR-2018-07-04,IEICE-ASN-2018-07-04 


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