Gunosyデータマイニング研究会で発表したよ

発表資料

課題図書

これからの強化学習

発表までに読んだ本

ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装

Python機械学習プログラミング 達人データサイエンティストによる理論と実践 impress top gearシリーズ

参照した論文

Playing Atari with Deep Reinforcement Learning

Human-level control through deep reinforcement learning

Mastering the Game of Go with Deep Neural Networks and Tree Search

感想

該当箇所を読んで資料にまとめるまでの一連の流れで、超真剣に勉強するので力になる。発表でgdってしまったけど、主催者や参加者のみなさんに大いに助けをいただいて、最後まで完走できた。詰まったら怒られるかなと思っていたら、みんな優しくてよかった。でも、詰まるのはよくないね。

反省と今後

主に数式やアルゴリズムで理解が不十分だったところは解説できなくて詰んでしまい、自分がそれらに対していい加減な理解しかしていないという事実に気づいた。

数学書を読み、手を動かして演習するなどして、ちゃんと数学に向き合ってこなかったことは、統計学や機械学習を始め様々な技術を学ぶ上でボトルネックになると思った。

アルゴリズムに対しても同様に、手を動かして実装することをしていかないとといった気持ち。全体的にアウトプット不足なのを解消しないといかん。

そういった基礎部分に重きを置いて修行します。
今年中にまた発表にチャレンジしたいです。