応募トーク
これは応募されたトークです。聞きたいと思うトークをSNSで拡散しましょう。選考時に参考にさせていただきます。
talk
PythonではじめるOpenAI Gymトレーニング(ja)
スピーカー
Takahiro Kubo(icoxfog417)
対象レベル：
中級
カテゴリ：
Big Data
説明
OpenAI Gymをご存知でしょうか。これは名前の通り"AI"をトレーニングするためのジムで、様々なゲームなどで自分の開発したAIを"トレーニング(学習)"させることができます。 本セッションでは、強化学習を用いたAIの開発方法と、OpenAI Gymを用いたトレーニングのさせ方について解説します。
目的
* 強化学習の理論的な内容
* Pythonを用いた強化学習の実装方法
* OpenAIを用いたトレーニングの実施方法
概要
※基本的な流れは、Qiitaに掲載済みのこちらの記事に沿って行います http://qiita.com/icoxfog417/items/242439ecd1a477ece312
ロボットから自動運転車、はては囲碁・将棋といったゲームまで、昨今多くの「AI」が世間をにぎわせています。 その中のキーワードとして、「強化学習」というものがあります。そうした意味では、数ある機械学習の手法の中で最も注目されている(そして誇張されている・・・)手法ともいえるかもしれません。
本発表では、その強化学習という手法について、基礎から最近目覚ましい精度を出しているDeep Q-learningまで、その発展の流れと仕組みについて解説をしていきたいと思います。そして、最終的にはPythonでそのアルゴリズムを実装し、OpenAIという強化学習のトレーニング用ライブラリを用いて学習させてみたいと思います。
発表アウトライン
- 強化学習の特性
- 強化学習のモデル化(Markov Decision Process)
- モデルの学習方法
- Value Iteration/Policy Iteration
- Q-learning
- Deep Q-learning
- 実践
- Deep Q-learningの実装
- OpenAI Gymを用いた実践