Deep Learning for Video Game Playing
In this article, we review recent Deep Learning advances in the context of how they have been applied to play different types of video games such as first-person shooters, arcade games, and real-time strategy games. We analyze the unique requirements that different game genres pose to a deep learning system and highlight important open challenges in the context of applying these machine learning m
効率的な教師データ作成(アノテーション)のための研究サーベイ - ABEJA Tech Blog
どうも緒方@conta_です。 みなさんAI頑張ってますか？ きっと昼はGPUサーバーを回して、夜は結果待ちでビールサーバーを回してる人が多いことでしょう。 機械学習を実際のプロダクトに活用する場合、自分が解きたいタスクがそのままオープンなデータセットで解決できることは少ないので、まず最初に課題となるのはデータセット作成です。 実際にカメラやセンサーを取り付けて収集したり、Webからクローリングしてきたり、事業会社であれば自社のデータセットに教師ラベルをつけることで新しいタスクに取り組むことが可能になるでしょう。 よく疑問になるポイントとして、データセットの量と質は、多ければ多いほど良く、高品質であれば高品質であるほど良いのですが教師データを作成するのは一苦労です。 ＊下記アノテーションの量や質について実験した結果がまとまってます tech-blog.abeja.asia もちろん少数デー
強化学習における好奇心
【2020年アップデート版】 強化学習では，環境で得られる報酬がスパースである場合，うまく学習することができない．この問題を解決するための手法として，強化学習のエージェントに「好奇心」を与える研究が注目されている．本スライドでは，深層強化学習の登場以降に発表された「好奇心」を利用した強化学習の研究をまとめた．特に主要ベンチマークであるMontezuma's Revengeで高いパフォーマンスを発揮したアルゴリズムについて詳しく解説する．また，「好奇心」による探索を報酬がスパースな場合以外の強化学習に適用した場合の最新研究についても紹介する． 現在は，本資料の修正・アップデート版を以下で公開しています． 【強化学習における好奇心】 https://www.slideshare.net/ShotaImai3/curiosity-reinforcement-learning-238344056
研究分野をサーベイする
お茶の水女子大学伊藤研究室ゼミ資料 関連資料として以下が参考になります https://note.com/sick4989hack/n/n928f78d3d33fRead less
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