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Q-Learning
Q-Learning Q-LearningはTD学習の一つである．ただし，Q-Learningでは状態と行動を一つのセットとして考える．具体的な例をみながら説明をする． 以下のように状態が遷移する環境があったとする． ここで，状態と行動をセットにして，評価値をセットする．たとえば，状態1における，行動Aと状態1における行動Bをそれぞれ評価するのである．つまり というように図示することができる．このように，それぞれの状態に，その状態で選択できる行動の数だけ評価値がある． このような状態に関連づけられている行動の評価値がどのように更新されるかを考える．それぞれの評価値をQ値と呼ぶ．Q値の更新式は という形で表される．TD学習では遷移した次の状態の評価値をみるが，Q-Learningではその状態について複数の行動に関連づけられた評価値を持つため，その中で最大のものをみる． 実際に状態遷移を繰り返
データサイエンティストを育成する試み ～PyData.Tokyo Tutorial & Hackathon #1 イベントレポート
PyData.Tokyo第1回チュートリアルイベント開催！ PyData.Tokyoオーガナイザーのシバタです。 PyData.Tokyoは「Python＋Dataを通じて、世界のPyDataエクスパートと繋がれるコミュニティーを作る」ことを目的として設立され、これまでに行ってきた勉強会は、質の高い登壇者と参加者が「濃い」議論をできる場として、広く知られるようになりました。イベントを管理しているconnpass上では500人を超えるメンバー登録があり、CodeZineでの連載もたくさんの方に読んでいただいております。 PyData.Tokyoで当初目標としていたのは、レベルの高いデータサイエンティストの集まる会を作ることに加え、これからデータサイエンティストになることを目指している方々の育成です。データサイエンティストの不足はあらゆるところで聞かれ、一方で幸いにも多くの方が今後データサイエ
センサーと機械学習の論文をまとめてみる | DevelopersIO
本記事は Machine Learning Advent Calendar 2014 の 24日目のトピックです。 増え続けるセンサーデータ M2M(Machine to machine), IoT(Internat of things) というキーワードが叫ばれて久しい今日、インターネットに接続できるデバイス数の上昇が見込まれるなか、デバイスに搭載された各種センサーデータの分析、活用も今後目が離せない分野です。 データはAWSなどのクラウドサービスのデータセンターに置かれた後、分析、フィルタリングされ、エンドユーザの役にたつ情報を提供していくものと思われます。 各種センサーが農業などの分野で使われ、そこから取得されたデータが分析され、活用されているという話題も多数上がってきています。 センサデータ解析におけるJubatus活用事例 - Slideshare Blue River Tech
サービス終了のお知らせ - NAVER まとめ
サービス終了のお知らせ NAVERまとめは2020年9月30日をもちましてサービス終了いたしました。 約11年間、NAVERまとめをご利用・ご愛顧いただき誠にありがとうございました。
Machine Learning that Matters(ICML 2012) 読んだ - 糞糞糞ネット弁慶
機械学習やってる人は皆読むべきだと思う． Machine Learning that Matters (pdf) 概要 機械学習のトップカンファレンスICMLに数式/アルゴリズム/定理を1つも書かずに通った論文． 機械学習は何のために重要なのか，現実世界との繋がりを失っていないか，あなたは「機械学習って何の役に立つの?」と聞かれた時にちゃんと答えられるのか，まだ取り組まれてない重要な問題は何か，について触れた長文ブログのような論文． contributionsは 機械学習の研究と人類と科学全体におけるもっと大きな研究との間にある欠落に対する明確な特定と解説 そのギャップに取り組むための第一歩 (どう訳していいかわからなかった) 機械学習において重要な問題の提示 機械学習のための機械学習(要約: マッシュルームやアヤメの分類器を死ぬほど作って何の役に立ったの？) ベンチマークデータの問題 こ
Machine Learningのカレンダー | Advent Calendar 2012 - Qiita
Machine Learning Advent Calendar 2012とは パターン認識・機械学習・自然言語処理・データマイニング等、データサイエンスに関するアドベント・カレンダーです。 当初PRML Advent Calendarとして立てたのですが、PRMLは敷居が高すぎるのかネタだと思われてるのか皆ROMる気満々で執筆側に誰も回ってくれる気配がなかったので、対象を機械学習全般にしてみました。URLが変更になりすみません。 参加方法 とりあえず参加登録をポチる 自分の担当の日に機械学習に関するちょっとした記事を書く みんなで読む 記事内容は、パターン認識・機械学習・自然言語処理・データマイニング等、データサイエンスに関する事でしたら何でもOKです。テーマに沿っていれば分量は問いません。 （PRMLの読んだ箇所のまとめ、実装してみた、論文紹介、数式展開、etc.） 皆さんのご参加をお
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