機械学習を活用した強化学習の極意：関数近似による予測と制御
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/prediction-control-function-approximation コース概要 「Prediction and Control with Function Approximation」は、アルバータ大学、Onlea、およびCourseraによる強化学習専門コースの一環です。このコースでは、大規模で高次元、さらには無限の状態空間における問題の解決方法を学ぶことができます。特に、価値関数の推定を監視学習問題として捉え、エージェントが報酬を最大化するために一般化と識別のバランスを取る方法を見ていきます。 シラバスのハイライト 初週では、コースのインストラクターが紹介され、受講生同士の「Meet and Greet」セクションでの交流が奨励されます。 2週目は、パラメトリックな価値関数を用いた政策の価値関数推定について学ぶことができます。大規模な状態空間における記憶の限界を克服するための方法に焦点を当て、勾配降下法を通じて世界との相互作用による価値推定法を習得します。 続いて、特色の構築に関するモジュールでは、エージェントの価値推定に重要な役割を果たす特徴の構築方法について学びます。固定基底やニューラルネットワークを使用した適応特徴の構築について深く理解していきます。 さらに、コントロールメソッドに関するモジュールでは、TDコントロール法の関数近似への拡張について学び、Q学習やSarsaなどの古典的なコントロール手法を扱います。 最後に、ポリシー勾配法について学び、これまでの価値関数に基づく方法との違いと、その利点について深く掘り下げていきます。特に、連続的な状態とアクション空間を持つタスクにおいて、最適なポリシーを見つける方法を学びます。 おすすめポイント このコースは、機械学習や強化学習の基礎を学びたい方にとって非常に有益です。また、実践的なアプローチが多く、理解を深めやすい内容となっています。最後には、自分自身でエージェントを構築し、学んだテクニックを実際の問題に適用することも可能です。 強化学習や関数近似に興味がある方は、ぜひこのコースを受講してみてください！新しい知識やスキルを身につける素晴らしい機会です。 Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/prediction-control-function-approximation