【強化学習入門】複雑な強化学習をMATLAB × Simulinkで簡単に！

概要

近年、強化学習にディープラーニングを用いることで、教師データを用意することなく複雑な制御の問題などを解くことが可能になりました。その代りに、学習では対象となるシステム(系)を使ったシミュレーションを何度も行う必要があります。このシミュレーションデータはディープニューラルネットワークで表現される方策の学習に使われ、その方策は従来の制御器や意思決定システムの替わりとなるかも知れません。

このセッションでは、MathWorksのツールを使った(深層)強化学習のワークフローと、以下の実行方法について解説します：

• 環境モデルの準備・設定の方法
• 方策の構成の定義の方法
• 学習の実行方法

強化学習を

• これから始められたい方
• 制御に適用されたい方

などが対象です。

講演者について

MathWorks Japan アプリケーションエンジニア

吉野　紘和　博士 (工学)