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【ラビットチャレンジ(E資格)】深層学習day4 - Qiita
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はじめに 本記事はJDLA E資格の認定プログラム「ラビット・チャレンジ」における深層学習day4のレポート... はじめに 本記事はJDLA E資格の認定プログラム「ラビット・チャレンジ」における深層学習day4のレポート記事です。 本記事では以下の6つの項目について、要点をまとめています。 強化学習 AlphaGo 軽量化・高速化技術 応用モデル Transformer 物体検知・セグメンテーション 1. 強化学習 強化学習(Reinforcement learning)は「エージェント」が「環境」の「状態」に応じてどのように「行動」すれば「報酬」が多くもらえるかを決める手法です。教師あり学習や教師なし学習と違い、学習データなしに自身の試行錯誤のみで学習するのが特徴です。 さて、いろいろな用語が出てきましたので一つずつ見ていきましょう。 ここでは「異世界転生した人(異世界で右も左も分からないけど、まずは生き延びる)」を例に、強化学習の用語について整理していきます。 強化学習の用語 エージェントと環境