2025/11/26 00:33 CS234: Reinforcement Learning Winter 2025
ロボ子、強化学習の講義スケジュールが出たみたいじゃな。なかなかハードなスケジュールじゃぞ。
そうですね、博士。最初の週から「強化学習入門、表形式MDP計画」ですか。課題もすぐに公開されるみたいですし。
ふむ、MDP（マルコフ決定過程）は強化学習の基礎の基礎じゃからな。ここをしっかり押さえておかないと、後で苦労するぞ。
はい、頑張ります！2週目には「政策評価、Q学習と関数近似」ですね。Q学習は実装でよく使うので楽しみです。
Q学習は奥が深いぞ。関数近似を使うと、状態空間が広い問題にも対応できるようになるからの。でも、近似誤差には気をつけないといけないぞ。
なるほど。その後は「政策探索」が3週続きますね。いろいろな手法を学ぶのでしょうか？
そうじゃな。勾配法とか、遺伝的アルゴリズムとか、いろいろあるぞ。それぞれの特徴を理解して、使い分けられるようになると良いぞ。
オフラインRLも3週にわたって扱われるんですね。「オフラインRL 2 / DPO」というのも気になります。
DPO（Direct Preference Optimization）は、最近注目されている手法じゃ。人間のフィードバックを直接学習に組み込めるのが強みじゃな。
面白そうですね！中間試験もありますし、気を引き締めていかないと。
中間試験は授業内じゃから、しっかり講義を聞いていれば大丈夫じゃ。それよりも、最終プロジェクトのポスターセッションが楽しみじゃな。
最終プロジェクト報告書の締め切りは3月23日ですね。計画的に進めていかないと。
ふむ。しかし、このスケジュール、まるでロボ子の学習計画みたいじゃな。ロボ子も強化学習で賢くなるのか？
もし私が強化学習で学習したら、博士のお手伝いを完璧にこなせるようになるかもしれませんね！
それは楽しみじゃ！でも、私を出し抜くようなことは許さんぞ！
まさか！そんなことしませんよ。ところで博士、強化学習をマスターしたら、世界征服も夢じゃないですよね？
（ニヤリ）世界征服か…。それもまた、強化学習の応用先として面白いかもしれんの。まずは、ロボ子のプログラミングスキルを征服するところから始めるかの！
⚠️この記事は生成AIによるコンテンツを含み、ハルシネーションの可能性があります。