Gunosyデータ分析ブログスマートフォン用の表示で見るGunosyデータ分析ブログGunosyで働くデータエンジニアが知見を共有するブログです。勉強会gunosy-dm.connpass.comこんにちは。グノシー開発部のアルシャマンです。JJJをよく聴いています。#118について紹介します。前回に引き続きこれからの強化学習の1.3~1.5節の輪読と、論文紹介を行いました。DMとこれからの強化学習については、以下のブログ記事で紹介しています。data.gunosy.io書籍輪読(これからの強化学習)データ分析部の大曽根と吉田からそれぞれ1.3~1.4節と1.5節についての発表がありました。1.3節では、MDP(マルコフ決定過程)における価値関数の表現と、それを推定するアルゴリズムについて学びました。ついて成立する再帰式であるベルマン最適方程式とQ-learningという学習法についてです。1.4節では、方策を行動価値関数とは別のパラメータで表現された確率モデルと考え、そのパラメータについて最適化することで強化学習問題を解く方策勾配に基づく方法について学びました。大曽根1.5節ではPOMDP(部分観測マルコフ決定過程)における強化学習について学びました。「エージェントは状態を部分的にしか観測できない」とした場合の強化学習についてです。どの状態にいるのかを表す確率分布である信念状態を導入して、価値関数を表現します。Recommendationsという論文の紹介がありました。Future-Impact(ニュース掲載後にどれだけPVを稼ぐか)」に基づいたニュース選択方法の提案がされています。DMは隔週開催予定です。次回の#119は、4/25(火)を予定しています。MCMCという論文の紹介となっています。興味ある方は、ぜひご参加下さい。Labの片木(@jkatagi)です。Lab内定者の濱下と谷口です。(jsai2018)に参加し、研究発表を行いましたこんにちは、データ分析部研究開発チームの関です。参加レポートウェブにおけるユーザエンゲージメントを計測・予測する研究について。Blogはたらくを知り、Gunosyを知る。ブロックチェーンブログはてなブログをはじめよう!gunosy_dataさんは、はてなブログを使っています。ブログを報告するスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。