実用化する強化学習研究

抄録

機械学習技術の中でも、強化学習は、試行錯誤を通して最適化する研究領域として知られているが、ロボットのような自律システムのための手法であると狭く捉えられることが少なくなかった。しかし、近年、データの集め方を含めた未知の環境に対する最適化の技術として、多くの興味深い分野で応用され始めている。本解説では、強化学習の研究がどのような問題に応用できるかを概観するために、システムへの働きかけ・ヒトへの働きかけ・探索問題の効率化・分散最適化・ヒトのモデル化に関する応用例について紹介する。