[Math & Coding #05] 強化学習を語ろう!

Feb

16

[Math & Coding #05] 強化学習を語ろう!

入門から応用まで　運営:Reinforcement Learning Meetup

Organizing : ScrumSign

Hashtag ：#Math&Coding

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Registration info	一般 Free FCFS 37/39 学生社会人学生除く Free FCFS 6/10
Attendees	View Attendee List
Start Date	2019/02/16(Sat) 13:00 ～ 18:00 Google Calendar iCal
Registration Period	2019/01/19(Sat) 12:01 〜 2019/02/16(Sat) 18:00まで
Location	MonotaRO 梅田オフィス (ハービス大阪6F) 大阪府大阪市北区梅田2丁目5番25号ハービス大阪6F View Map

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Description

Math & Codingは主に分析業務や予測モデルの作成、機械学習にたずさわる方が
数学とプログラミングのスキルを向上させたい方が集い学び合う場です。

難しい概念や技術も、シンプルな例で確認したり参加者が対話することで本質的な理解を得られると考えます。本グループは、互いに教え学び合いができるようなコミュニティとなることを目指します。 ◆groupページ https://www.facebook.com/groups/284004485439214/

今回のテーマ

「強化学習を語ろう」というテーマで行います。強化学習は、囲碁をはじめとするゲームやロボットの分野で注目されていますが、
Math & Codingでは約一年前からReinforcement Learning Meetupにてメンバー同士で強化学習を学ぶコミュニティ活動を行っています。
今回は、そのメンバーから一般の方に向けた発表をしようという趣旨から企画されています。
レベル感は様々な内容ですので、入門者から上級者まで楽しめる内容になっているかと思います。
強化学習に関心がある方は、ぜひご参加ください。

予定

氏名	テーマ	備考
岩城諒	ゆるふわ強化学習入門
調整中	ベルマン方程式の導出	各種強化学習のアルゴリズムを理解する際の基礎となる概念を、しっかりとおさえていきたいと思います。
青井順一	TD学習について
Sasano Yasumasa	Knowing Unknown: 予測学習と内発的動機づけに見る「未知」に関する一考察	強化学習に限らず2018の機械学習トレンドは「数少ないデータからいかに学ぶか」であり、その実現に内発的動機付けとその発展形が大きなブレイクスルーを果たすと見ています。
村上直樹	強化学習と好奇心（Curiosity-driven Exploration And Curious Mind）	強化学習のパフォーマンスにおいて「探索と利用のバランス」は重要です。人の心理において探索を支える「好奇心」のメカニズムに触れつつ、アルゴリズムにおける近年の「探索」手法について理解を深めたいと思います。
Takano	Python強化学習初心者が4目並べを作ってみた
辻本	強化学習の環境を書く	理論と既存の環境での試行を初級とするならば,その先の環境を書き,CNN以外の観測と報酬の決定までを行えるような中級への足がかりへの解説を試みる
Yosuke OTSUKI	初学者が、強化学習をつかった金融系の論文の追試をしてみた
岩城諒	自然方策勾配法の基礎と応用
若森拓馬	強化学習でニューラルネットワークの設計を自動化してみた	ネットワーク設計自体を強化学習で行うことができると仕事が楽になりますが、現段階の知見を共有します。
北村友和	強化学習の実業務への応用について	試行錯誤することで最適な行動を学ぶ強化学習は他の機械学習手法と比べ、まだまだ実業務への適用事例が少ないと言えます。今回は実業務に近い課題を強化学習で解いていくことで、その課題と可能性を考えたいと思います。