機械学習・強化学習における『探索と知識利用のジレンマ』｜教養シリーズ #8

※週一で、人工知能や機械学習をベースの教養として知っておきたいテーマに基づいて
メタ視点で考察する勉強会を実施していく予定です

『探索と知識利用のジレンマ（Exploration-Exploitation Dilemma）』は強化学習について
取り扱う際によく出てくる問題なのですが、よくよく考えてみると最適化問題は基本的に上記の
ジレンマに基づいていると言えるのではないかと思われます。

具体的な例を挙げるなら、勾配降下法における学習率、強化学習においてベースとして扱われる
Epsilon-Greedy法などがあるのではと思います。

今回は『探索と知識利用のジレンマ（Exploration-Exploitation Dilemma）』にフォーカスを
当てて、メタ視点で議論するような会とできればと思います！

3/12(月)
受付：19:15〜19:30
勉強会：19:30〜21:30

水道橋駅周辺
お申し込みいただいた方に別途ご連絡させていただきます。

◆簡単な講義（40min）
・イントロダクション
　　探索と知識利用のジレンマとは
　　参考資料の紹介
　　日常における『探索と知識利用のジレンマ』

・機械学習・強化学習における『探索と知識利用のジレンマ』
　　強化学習におけるEpsilon-Greedy法
　　ニューラルネットワークと勾配降下法
　　勾配降下法における学習率
　　最適化において学習率をどうやって設定するか
　　シミュレーティッドアニーリングと量子アニーリング　　　など

・簡単な演習
　　簡単な問題を筆算 or プログラミングを通して解いていただく予定です。

◆LT枠（20min）
　　5~10分で1~2名お願いできましたら嬉しいです！！

◆講義内容の質疑応答＆講義内容に関してのディスカッション（40~50min）
基本的にはフリーで質疑応答やディスカッションができればと思います。

◆スポンサーセッション(5~10min）

※ 講座内容は若干変更となる場合があります（基本的に細部の修正であり、大まかなところは変えないと思います）
※ 終了時間遅くなりますが、ご都合よろしい方いたら終わった後近くの居酒屋で軽い懇親会をできればと思います。

ここまでの話を見て興味を持った方
初級者の方から上級者の方まで歓迎です。上級者の方はむしろ講師側で関わっていただきたく、
持ち回りで創発的にやれれば良いなと思っております。
（ちょっとしたインセンティブがある方が良いと思うので、参加費からフィーを出させていただければと思います）

ノートPC（Jupyterの使える環境にして来てください）

※ 1,2人であればその場でインストールサポートしますので、準備が難しい方はPCそのまま持ち込みで大丈夫です。

特になし（できればJupyterを入れて来る）

当日払い2,000円
基本的に会場費＋当日講師役へのフィー（無料だと内容がいい加減になる可能性があるため）の想定です。
LT枠で発表いただける方は無料で大丈夫です！！

※ 領収書の発行も可能ですのでご希望の方はその旨お申し付けいただければと思います。

15名（集まり次第で増枠する可能性があります）

初心者の参加も歓迎しますが、講座ではなく勉強会ですので議論を優先する方針です。
なるべくフォローアップはできればと思いますので、雰囲気だけでも見てみたいという方は大歓迎です！！