強化学習
このシリーズでは、強化学習の概要を紹介します。機械学習の一種である強化学習は、従来の手法では解決が難しい制御システムの問題を解決する手法として期待されています。
強化学習の基本的な問題設定と従来の制御設計との違いについて解説します。また、未知の関数を近似的に表現するためにニューラル ネットワークが用いられる理由や、エージェントが環境からの報酬を利用してニューラル ネットワークに学習させる仕組みについて説明します。
このシリーズを通して、次のような内容を学ぶことができます。
- 強化学習の概要と制御問題を解決する際に導入を検討すべき理由
- 強化学習の問題設定と解法
- 従来の制御手法に対する強化学習のメリットとデメリット
エンジニアの観点から強化学習の概要を説明します。強化学習は機械学習の一種であり、困難な制御問題を求解できる可能性があります。
このビデオでは、強化学習に対する基本的な理解を基にワークフローを見ていきます。環境の定義や、報酬関数によってエージェントを動機付けする方法、方策の構成についても説明します。
強化学習アルゴリズムとニューラルネットワーク方策の概要
ロボティクス分野、特に二足歩行ロボットでの強化学習の応用例を紹介します。
稼働システムへの強化学習の適用には、いくつかの課題はありますが、それを軽減する方法もあります。今回のビデオでは、学習によって得られた解の検証の難しさと、その対処法について解説します。
マルチエージェント強化学習の概要と、それが直面するいくつかの課題とその解決方法について説明します。
モデルフリーとモデルベースの強化学習アプローチを比較して、状況に応じてどの方法を使用するべきかについての理解を深めます。
いくつかのアプローチを通じて、ハードウェア上での強化学習による制御ポリシーの学習や実装方法について解説します。
