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。120回を開催しました勉強会こんにちは。グノシーデータ分析部の関です。girlのkarmaをよく聞いています。#120について紹介します。これまで同様、これからの強化学習の輪読と論文紹介を行っております。2.1節では価値関数が連続的であることを考慮し、その中で関数を近似する方法を検討しています。強化学習では、得られるデータが方策に依存するので、マルコフ性を持ってしまうため、収束が保証されません。そのなかで収束をさせるための様々な方法について論じられています。後半で、すべての手法がセミパラメトリックモデルで解釈できるという点が面白かったです。2.2節は探索と利用のトレードオフをどのように理解するかという点について紹介されていました。リグレット、サンプル複雑性などの指標により、評価されています。ルールを導入することで、様々な実問題が解決できるヒントでもあるなと思いました。2.3節は逆強化学習について紹介されていました。エキスパートや、正しい方策から価値関数を学ぶ方法について学びました。将棋の棋譜からの学習のように最終的な勝ち負けが与えられた上で、その過程を学習するのは、こういうアプローチなのだなと。qiita.com2.4節は経験型強化学習についてでした。学習が過度に行われてしまうようなパターンをうまく回避するような方法が紹介されていました。MCMCの紹介が行われました。Yonedaこの論文はNIPS2015で発表されたもので、一言でいうとすべてのMCMCアルゴリズムが、一般的な確率微分方程式で記述できることを示したものです。これによって、様々な問題に対するMCMCアルゴリズムを設計することが、容易になったといえます。当日は数学科出身の米田を中心に、濃密なディスカッションが行われました。Notificationsの紹介が行われました。ユーザの状態を考慮してプッシュを発火させるものです。実際のYahooアプリにおいて大規模な実験が行われ、その効果が立証されていることが印象的でした。おわりに次回の#121は5/16に、#122は5/31に開催予定です。皆さんの参加をお待ちしております。論文賞受賞しましたはじめまして、データ分析部の小澤(id:skozawa)です。3月12...2017-10-03エンジニア向けデータ分析サマーインターンシップに参加してこんにちは、来年度からデータ分析部に所属する山田です。今は...2017-06-14「これからの強化学習」1章の内容で三目並べこんちくわ。データ分析部兼サウンドエンジニアの大曽根です。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。