menu
arrow_back

強化学習: Qwik Start

—/100

Checkpoints

arrow_forward

Create an AI Platform Notebook

Clone the sample code

強化学習: Qwik Start

1時間 クレジット: 5

GSP691

Google Cloud セルフペース ラボ

概要

はじめに

機械学習に関する研究の多くの分野と同様に、強化学習(RL: Reinforcement Learning)は、猛烈なスピードで進歩しています。他の研究分野もそうですが、研究者たちはディープ ラーニングを活用して最先端の成果を生み出しています。

特に強化学習は、ゲーム分野で従来の機械学習テクニックの性能を大幅に上回り、Atari ゲームでは人間のレベルに追いつくどころか、世界最高水準にまで達しました。囲碁では人間のチャンピオンに勝ち、Starcraft II のような難易度の高いゲームでも今後が期待される結果を出しています。

このラボでは、OpenAI Gym が提供するサンプルからモデル化された、簡単なゲームを構築することによって強化学習の基礎を学びます。

目標

このラボでは、次の作業を行います。

  • 強化学習の基本的なコンセプトについて理解する。
  • AI Platform Tensorflow 2.1 Notebook を作成する。
  • GitHub にある training data analyst リポジトリからサンプル リポジトリのクローンを作成する。
  • ノートブックの手順を読み、理解し、実行する。

準備ができたら下にスクロールし、以下に示す手順に沿ってラボ環境を設定します。

Qwiklabs に参加してこのラボの残りの部分や他のラボを確認しましょう。

  • Google Cloud Console への一時的なアクセス権を取得します。
  • 初心者レベルから上級者レベルまで 200 を超えるラボが用意されています。
  • ご自分のペースで学習できるように詳細に分割されています。
参加してこのラボを開始