木曜日 3:25 p.m.–4:10 p.m.

Room 203 #pyconjp_203

PythonではじめるOpenAI Gymトレーニング

Takahiro Kubo(icoxfog417)

対象レベル:
中級
カテゴリ:
Big Data
スライド:
slide http://www.slideshare.net/takahirokubo7792/python-openai-gym
ビデオ:
video https://youtu.be/u6hkBaWlHxg?list=PLMkWB0UjwFGlYvIcvKsGhJ7SJIODj_zJZ

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。

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
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