勉強会はスポンサーさまのご協力をいただき開催しております。どなたでも無料で参加でき、懇親会費用も一部、ご負担頂いております。ついて前回同様、前半ハンズオン、後半発表(LT)の2部構成を予定しています。提供する強化学習の開発・評価用のプラットフォームです。提供するシュミレーション環境を利用して、ゲームの学習を通じて強化学習に触れあおう!というテーマでハンズオンを行います。準備しておいてください。以下の環境を前提とします:Dockerを利用しない場合windowsでは難点が多いため、virtualboxなどの仮想環境でubuntu16.04を使うことをおすすめします。gymには依存するものがあり、インストールする必要があります。swigpython環境は次が必要です。nkats/mln_gymで環境でダウンロードしてください。資料https://qiita.com/n_kats_/items/932ca8dccab66f3255edプログラムhttps://github.com/n-kats/MLN_201804はじめに資料を読みながら流れを解説します。その後、プログラムをもとに手を動かしてもらおうと思います。発表(LT)何か発表をしていただける方は、ご連絡をお願いします。機械学習/ディープラーニングに関することや、関連する内容ならなんでもOKです。会場について※前回と部屋番号が異なります。なし(テザリング環境等は各自でご用意をお願いいたします)電源あり(電源タップケーブルを持ってきていただけると助かります)勉強会開始前はバスケットボールのゲームをスクリーンに流しています。懇親会について勉強会後に、懇親会を予定しています。こちらも来栖川電算様とgrooves様が一部、負担をしていただけます。Media紹介.(◯◯)Feedantimon2さんが資料をアップしました。さんが書き込みました。14:52先ほどは宣伝のご許可ありがとうございます。データ分析のもくもく会のリンクを貼らせていただきます。さんが書き込みました。17:32いつも勉強させて頂きありがとうございます。データ分析のもくもく会を開催しようと思っているのですが、1-2分お時間いただいて、宣伝させて頂くことは可能でしょうか。さんが書き込みました。16:30ありがとうございます。フェースブックから連絡とってますので、確認をお願いします。さんが書き込みました。22:40お世話になります。山林地区の獣害対策の一環で害獣識別の機械学習などやってますがよかったらLT参加させていただけますでしょうか。