近年、ChatGPTなどの大規模言語モデル(LLM)に強化学習が採用され、その実践の強化学習の一つであるRLHF(Reinforcement Learning with Human Feedback)の意義も広がってきました。
これにより、強化学習の基礎を理解したいと考えるプログラマーやエンジニアも増えています。
そこで、今回ご紹介するのは、東京大学松尾研究室が公開している「誰でもわかる強化学習」という講義資料です。
この資料は、強化学習の基礎から深層強化学習まで、初学者向けに解説されており、特にQ学習やその深層版であるDQN(Deep Q-Network)に関する解説が充実しています。
目次
講義資料のポイント
第一部: 強化学習の基礎
- 強化学習とは
- 強化学習の定義化
- 基本的な強化学習のアルゴリズム
- Q学習の実践
第二部: 深層強化学習
- DQN
- DQNの発展系アルゴリズム
- その他の深層的な強化学習アルゴリズム
これらの資料は、特に「強化学習とは何か」をしっかり理解したい人に向けて作られたものです。初学者向けに分かりやすいフローで説明されているので、自分で実装したいと考えるプログラマーにとって役立つ内容です。
詳しくは下記のリンクからご覧ください：
Speaker Deck
誰でもわかる強化学習
本資料は，東京大学松尾研究室で開催された強化学習セミナーの講義資料をもとに，講演目的でより初学者向けに内容を調整したものです．特に強化学習で最も基本的かつ最重要…
何が学べるのか
- Q学習: 最基本で、強化学習の根幹とも言える手法。これを理解することで、学習エージェントの基礎が了解できます。
- DQN(Deep Q-Network): 深層学習との結合により、高度な学習や変化に対応可能にしました。
- 最新の強化学習アルゴリズム: DQN以降の発展や、その実用例を学ぶことができます。
経験者にも満足してもらえる内容
この資料は初学者向けの内容ですが、その演習の先にある高度なテクニックや最新のトレンドを理解したい人にとっても最適な内容です。
強化学習に興味を持っている方、この資料を参考に、実際に自分のプロジェクトに実装してみませんか？