Learning)が猛烈なスピードで進歩しています。ラーニングを活用して最先端の成果を生み出しています。ゲームでは人間のレベルに追いつくどころか世界最高水準にまで達しました。ような難易度の高いゲームでも将来が楽しみな結果を出しています。システム、入札、機械学習モデル開発といった高度な分野で効果を発揮しています。リソースと時間の両面で高いコストがかかります。トレーニングを経て初めて、累積報酬が上昇を開始します。時間)を要しています。回のトライアルでした。ハイパーパラメータに敏感なことも強化学習の短所として知られています。これは、多くの異なるハイパーパラメータを評価する必要があるということを意味します。ハイパーパラメータ調整サービスを使って多くのジョブを並列にトレーニングする方法を説明します。つの大きなメリットがあります。多くのモデルを並列にトレーニングすることができます。リソースの分だけに抑えられます。ハイパーパラメータ調整サービスのメリットを享受できます。これらの特長はあらゆる機械学習にとって有益ですが、計算が重く、異なるハイパーパラメータを評価するために多くのトライアルがしばしば必要とされる強化学習では特に大きな効果を発揮します。リポジトリのこことここに置いてあります。あり、エージェントが環境に対する行動を選択しながら、その一連の選択を通じて得られる目標(報酬)を最大化する方法を学習していくというものです。ポイントにラベルが付けられているわけではなく、エージェントは「疎」な報酬にアクセスできるだけです。Gradient)が注目を集めています。この節では、両アルゴリズムとその変種について簡単に紹介します。論文で発表したアルゴリズムです。アルゴリズムをテストしました。値、すなわちある行動を取ることがどの程度望ましいかを予測する関数近似器として機能します。価値ベースのアルゴリズムです。ネットワークを使います。トレーニングを助けます。収束するのを妨害します。バッファを導入しました。バッファからミニバッチをサンプリングします。構築で使用したテクニックの詳細については、こちらの論文をご一読ください。同様に価値ベースの強化学習アルゴリズムです。ネットワークを使用します。含む価値ベースの強化学習の大半に見られる問題です)。ポリシーを平滑化する正則化も提案しています。詳細についてはこちらの論文をご覧ください。優れた機能を発揮し、実装も簡単ですが、エージェントが推計値を低いと思ったときに取れる行動にも選択肢があったほうがよい(そして面白い)でしょう。いうアルゴリズムを作りました(名前の由来は言うまでもないはずです)。Engineで実行する新しいアルゴリズムを作るうえでプラットフォームに合わせたコード変更は不要だということを示しています。強化学習アルゴリズムの試験や評価に使用できる人気の高いプラットフォームです。使えば、エージェントがやり取りする環境を初期化できます。env.reset()エージェントがすでにトレーニング済みの場合、エージェントは環境の観測結果を入力として行動を選択します。ハイパーパラメータ調整のジョブを実行するのは簡単です。通常の方法でモデルを構築します。コマンドライン引数としてハイパーパラメータを指定します。これにより、モデルのロジックからハイパーパラメータが切り離されます。ファイルを記述します。費やされ、他の部分は定型のコードで事足ります。実装はこことここからチェックアウトできます。ハイパーパラメータ調整ジョブの送信。強化学習エージェントを作り、解決したいタスクを定義したら、コマンドライン引数にハイパーパラメータを指定する必要があります。これは、すべてのハイパーパラメータを互いに切り離し、個々のハイパーパラメータの効果をそれぞれ評価するうえで、きわめて重要です。ライブラリを使用すると、ハイパーパラメータをコマンドライン引数として指定できます。つの重要な追加をモデルに対して行います。個々のモデル出力への一意な名前の指定です。metrics=['rmse'])カスタム指標を追加したい場合もあるでしょう。いう名前のカスタム指標を追加しました。同様に指標のログを取得する必要があります。番目の重要な追加として、個々のトライアルごとに一意な出力ディレクトリを用意します。トライアルが互いに上書きし合うようなことは避けなければなりません。環境変数からトライアル番号を手作業で取得することも可能です。パッケージの形式にまとめる必要もあります。フォルダ構造に追加するということです。私たちの最新コードのファイル構成は以下のとおりです。ファイルを定義します。ここでは、どれだけの計算能力を使いたいかを示すスケール階層も指定できます。スケール階層を指定できます。使うことのメリットは、インフラのことを気にせずにモデル開発とデプロイに専念できることです。注意すべきポイントは、ベイズ最適化を使うハイパーパラメータ調整サービスは前のステップから学習する逐次アルゴリズムだということです。指定しなければなりません。小さければトレーニングに要する時間は長くなりますが、ベイズ最適化プロセスはエポックが増え、それによってモデルを少しずつ良くすることができるので、一般に性能の高いモデルが得られます。以下に例を示しましょう。reward)と目標(この指標の最大化)を指定します。同様に、私たちはハイパーパラメータのチューナーにもバジェットを与えています。個がいつでも並列実行されます。)と、個々のハイパーパラメータの範囲を指定します。ジョブを送信する準備が整いました。ファイルを指定している点に注意してください。ステータスは次の方法で表示できます。解いているエージェントのビジュアルをお見せしましょう。使ってトライアル結果を可視化することができます。達することができれば、「解けた」と見なすことができます。日の本稿執筆時点)に押し上げました。ここにあるハイパーパラメータ調整の設定を書き換えて、もっと高いスコアが得られるかを試してみてください。複数のトライアルの評価曲線を解釈するのは少し難しいかもしれません。そこで私たちは、最終的な目標値だけを見るようにしています。アニメーションがないと物足りなさを感じますので、いくつか紹介しましょう。たどり着きます)は次のとおりです。