強化学習 輪読会 #10

日程:2020/09/20(日)13:30 〜 15:45

募集期間:2020/08/17(月) 14:07 〜2020/09/20(日) 15:45

会場:オンライン

主催 : 思考ラボ

ハッシュタグ :#強化学習
募集内容

参加枠

無料

先着順
10/30

強化学習 輪読会について

強化学習に使われている数理を広くカバーした著書「強化学習 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)」を少しずつ輪読していく会です。

すでに強化学習に関する知識を持っている方がより深く理論を学ぶのに適した本です。

初めて強化学習に触れるという方にはすこし難しい内容かも知れませんので、その場合は「機械学習スタートアップシリーズ Pythonで学ぶ強化学習」などの入門書と並行して読むことをおすすめします。

主催者側もこの分野に関しては素人なので、一緒に学んでいきましょう。

使用するテキスト

「Pythonで学ぶ強化学習 入門から実践まで」

キーワード

人工知能、機械学習、ディープラーニング、強化学習

前提となる知識

  • 線形代数の基礎
  • 確率統計の基礎
  • 強化学習の基礎

日時

2020年9月20日(日) 13:30〜15:45

その後の予定(仮)
2020年10月18日(日)
2020年11月22日(日)

タイムテーブル

時間内容
13:00ZoomミーティングID、パスワードを一斉通知
13:30 – 13:35輪読会(主催団体)の説明
13:35 – 13:40簡単な自己紹介
13:40 – 15:30勉強会(途中休憩を挟む場合があります)

前回までの内容

内容
第1回第1章 準備 1.1 〜 1.4.3
第2回第2章 プランニング 2.1 〜 2.3
第3回第3章 探索と活用のトレードオフ 〜 第4章 モデルフリー型の強化学習 4.1 〜 4.2.3.1
第4回第2章 プランニング 2.4 〜 Last / 第4章 モデルフリー型の強化学習 4.2.3.2 〜 4.3
第5回第4章 モデルフリー型の強化学習 4.3 〜 Last
第6回第5章 モデルベース型の強化学習 5.1 〜 5.3.2
第7回第5章 モデルベース型の強化学習 5.3.2 〜 第6章 関数近似を用いた強化学習 6.1〜 6.2.1.1
第8回第6章 関数近似を用いた強化学習 6.2.1.1〜 6.2.4.2
第8回第6章 関数近似を用いた強化学習 6.2.4.2〜 6.3.4

今回の内容

第7章 部分観測マルコフ決定過程 7.1 :
講師:yakuzen(yamamoto)

第7章 部分観測マルコフ決定過程 7.2 〜 Last:
講師:Keiichiro Miyazaki

事前準備

可能であれば今回の範囲を一通り読んできてください。
読んでなくても参加可能です。
聴講だけの方もwelcomeです!

参加費

無料

※ 「Machine Learning – A Probabilistic Perspective 輪読会」を続けて開催します。

会場

オンライン開催(Zoomによる開催を予定しています)
当日13:00にZoomのミーティングID、パスワードを登録メールアドレスへ一斉通知します。
13:00以降に申し込まれた方は個別にお伝えしますので、管理者までメッセージをお願いします。

同時開催の輪読会について

当イベントの終了後16:00から「Machine Learning – A Probabilistic Perspective 輪読会」を開催します。
機械学習、ディープラーニングの根本的な理解に必要となる数学的背景や基礎理論をすべて網羅した大作「Machine Learning – A Probabilistic Perspective」をじっくりと学んでいく会です。

slack

slackに専用ルームがあります。

参加ご希望の方は管理者までメッセージをお願いします。

発表者