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
以下の方が対象です。
・強化学習をこれから始められたい方
・強化学習を制御に適用されたい方
＜講演者＞
MathWorks Japan アプリケーションエンジニア: 吉野 紘和 博士 (工学)
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#強化学習 #シミュレーション #ディープラーニング
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