サラッとなぞるAIの仕組み ~強化学習~

ojiroo

営業

aiの基礎的な学習ができた。
応用が課題

otiv

メーカー技術・研究・開発

AIを学ぶにあたり、Q値という値があることを学べた

k_yuna

販売・サービス・事務

大変勉強になりました。

sugiyamadaisuke

IT・WEB・エンジニア

強化学習について、学生時代に学んでいたことがあったので、その復習をすることができました。業務でAIに学習させることを行うかは分かりませんが、そういった機会があれば学んだ内容を活用していきたいと思います。

haru9000

メーカー技術・研究・開発

q値を最大化するのが強化学習

yoyose

IT・WEB・エンジニア

- 強化学習とはある環境の中で、エージェントが、得られる報酬を最大化するような行動を学習していく手法

- 強化学習は予測が困難なときに使う

- 強化学習 ≠ 教師あり、教師なし学習
→どっちとも違う

shingokmg

クリエイティブ

Q値は状況行動価値（「報酬」ではなく「価値」）

joy_

メーカー技術・研究・開発

強化学習のポイント、理解しやすかった。

pomu77

IT・WEB・エンジニア

AIが良い結果を効率的に出すために自らに学ぶ手法と理解しました。

kiolili7798

IT・WEB・エンジニア

強化学習と教師あり学習、教師なし学習との違いを理解することができた。

aqueous

メーカー技術・研究・開発

逆にそのデータを取りに行かせるのは人間がするひつようがあるのでは?
データに恣意的に間違いデータを多量に入れて強化学習することもできる。

hr-sakai

その他

概要はわｋりますが・・・。

taka1962

販売・サービス・事務

業務中に強化学習に適した場面はそう多くはないので、常にアンテナを張っています。

kuro1983

金融・不動産　関連職

強化学習は教師なし学習、教師あり学習とも別の学習。報酬を最大化することは自力で学ぶ。

kozzi12390

経営・経営企画

AIが自ら学ぶ環境を作り、q値で評価の高い正解と低い評価を分けて、学ばせるということ。

huta-2021

メーカー技術・研究・開発

情報をアップデートし効率化につなげていきたい

sakana3

その他

どんどん人間に近づいていくのね　人間も自己分析と自己研鑽につとめなければいけない

k_k_ai

メーカー技術・研究・開発

わかりやすかったです。

taka128650

メーカー技術・研究・開発

概要はわかりました。
ここからが大事だと思いますが。

drmhoyu

メーカー技術・研究・開発

もっと理解を踏まえないと行けない

dichamama

金融・不動産　関連職

概要は理解しました。具体的なシーンは思い浮かびません。
日常でそういったAIを活用したツールに遭遇した時にそのルーツを考えてみるくらいでしょうか。

saki0079

経営・経営企画

AI強化学習について、さっくり理解できました。

報酬が多くもらえる方法を、AI自身が学習していくという事ですね。
AIにメール本文を作成させる事を弊社では検討していますが、その場合「報酬」は何が適切なのか気になりました。

yoshi-katsu-222

メーカー技術・研究・開発

強化学習の概要がわかりました。

meganers

メーカー技術・研究・開発

株式売買で使えば儲かりそう

shunmorisako

メーカー技術・研究・開発

報酬を最大化するために最適な選択をAI自らが行うというものはわかった。
ただ、どうゆう原理・プロセスで学習しているのかはあまりわからなかった。

y_ishi_7

経営・経営企画

Q値の最適化をしているもの。

pomuec

専門職

AIはQ値を最適化する過程で、学習していることが分かった。

sekioka01

メーカー技術・研究・開発

強化学習は報酬の設定次第で自動化に高いことができるので、研究開発にも使えるツールがあれば試してみたい。

hiro2024

メーカー技術・研究・開発

報酬が最大化するように学習していく

jack2baker

コンサルタント

報酬を得られるデータを整備することの重要性。

y-arano

メーカー技術・研究・開発

現在の業務に強化学習を採用することはなかなか難しいかもしれませんが、概念として理解することができました。

k1_k

経営・経営企画

イントロダクションとして整理できました。今後、どういうように理解を深めていくか考えたいと思います

1250405

その他

普段の会話の中で出てくる言葉の基本内容として概要が理解できました。

okuoku2

その他

業務に役に立つかは解りませんがAIの特徴を理解しました

vegitaberu

人事・労務・法務

強化学習を知ると、疲れを知らない、眠ることを必要としないコンピューターが、自ら学ぶことを可能になることにより、人間が、追いつけない世界が来そうな気がします。例えば、将棋や囲碁では、それが起こりつつあります。とすると、近い将来、自分が考えるよりも、コンピューターにうまく考えさせることができる人、言い換えると、コンピュターとうまくコミュニケーションできる人が、成功する人になりそうです。これは、今の世の中で、自分でやるよりも、人を動かして、成果を出せる人の方が強いという関係にも似ているかもしれません。

hhmorimoto

メーカー技術・研究・開発

簡単な説明ですが　とても分かりやすかったです

masayah

専門職

概要は理解できましたが、業務改善の中での活用は要検討。

dal

その他

ＡＩがGoogle space上で Google apps scriptを用いて操作できるか
が知りたくて手掛かりとしてこのコンテンツを見ました。
本来の趣旨とは異なりますがＡＩの学習について学べました。
ＡＩの基礎を学習したくなりました

madara68

専門職

基本的仕組みを理解できた。

ayanomura

営業

強化学習はAIの仕組みの基本
目から鱗でした！

ms_tk

その他

業務に活用するには、過去もマニュアルを学習させて、新モデルのマニュアルを作成させます

komanetzi

営業

強化学習は機械学習のひとつで、教師あり学習でも、教師なし学習でもなく、AIが自ら学ぶタイプの学習であること、さらっと認識できました。この場合はこの報酬がもらえるという基準自体は人間が設定するのでしょうか？数多くのパターンが想定されると思いますが、あらかじめそれらのパターンを想定して報酬を人間が設定するのでしょうか？

yasuoka-yoshio

メーカー技術・研究・開発

点数が多く取れるような組み合わせを学んでいく学習法は、過去の失敗例や資料を工夫して、新しい考えを見出すことに活用できる。

nabezo1962

人事・労務・法務

ゲーム理論を応用した機械学習方法なのかな、とイメージしました。
間違っているかもしれませんが。

nob_non

メーカー技術・研究・開発

報酬を最大化するパターンを実践から見つけていく≒強化学習。人では多くの時間と労力＆疲労するが、ＡＩは疲れずに繰り返しパターンを探し続けることができる。ＡＩの強味。

hideki-f

営業

AIについての知識が乏しいのでしっかり学んでいきたい。

trsk

メーカー技術・研究・開発

AIの強化学習の意味がざっくりわかりました。

より報酬がもらえる方法…AIに人間味を感じた。面白い！

oooooooo44

IT・WEB・エンジニア

業務でのAい活用においてはまだ法則性が見出し難い流体解析の最適化などに活用が考えられる。

tkame

メーカー技術・研究・開発

別のコースも見ていきます。

cross0313

メーカー技術・研究・開発

理屈は理解できましたが、実際にどのように使うのかまではまだイメージできてません。

sho1_t777

IT・WEB・エンジニア

機械学習とは、教師あり、教師なしのパターンのみだと思っていた。
ある条件下で、最適な行動が取れたことで点数化し、精度を上げていく仕組みがあることがわかった。
詳細まではわからなかったので、詳細がわかる講座を受けてみようと思う。

matsu1988

その他

業務で活用してみようと思います。

mm_mikan

営業

言葉だけ漠然と知ってる状態だったが、概要を理解できた

s-eguchi

営業

AIについての理解を深めることが出来ました。

tohrut

専門職

強化学習、言葉として　繰り返し学ぶ　弱い点を補い全体的に強くする。
AIが学習する基本だと知りました。

nakata0505

建設・土木　関連職

これまで教師あり学習によるAI学習しか行ってこなかったため、変状の発生状況に応じた判定に導いていければ良いなと感じた。

kanakana-

メーカー技術・研究・開発

Q値の設定も大変そうです。

koichi003

人事・労務・法務

強化学習について理解できた

kitanaka

経営・経営企画

強化学習について簡単に説明しており、
わかりやすかった。AIは、何から学べばよいか
わからない為、短い動画は助かります

nishiyan2006

メーカー技術・研究・開発

強化学習を利用し、製品検査にいかせなかいと考えております。
製品にどのような部品がついていれば、ＯＫでどのような状態だとＮＧといった具合に判断出来ればと思います。
奥が深いように思いますので、まだまだ勉強が必要です。

tomtotm

メーカー技術・研究・開発

強化学習の仕組みの概要は理解できました

kamakuramm

その他

Q値を最適化するにあたり、成長していく中で、AIは過去と同じ失敗をしたりはしないのでしょうか。
成功しかないのであれば、その点は人間よりずっと優秀で効率が良いと感じます。

yutahayasaka

その他

概要は理解できた。ただ、概念だけ学んでも。。。と思ったが、小さな一歩か。積み重ねよう

sndryo

営業

強化学習を行えるのは、一定のルールがあることが前提である。つまりルールの枠内で選択できる行動が限られている場合、強化学習を活用できる。実務であれば、一定のルールや決まり事が明確にあり、そこから逸脱できない場合、強化学習による業務効率化が可能になるということ。で合ってるか？

yurina_2024

経理・財務

まったく知識がなかったので、よくわかりました。

yusuke_shingu

営業

強化学習は興味深かった。
囲碁や将棋のAIも強化学習が用いられているのだと思ったので、
何十万局とこなしていったら半端なく強くなって誰も勝てなくなるのかも？と想像できたのですごいワクワクしました。

nami93973

その他

さらっと理解できました

fx22706

メーカー技術・研究・開発

強化学習とは機械学習の一種。
・ある環境の中で、エージェントが得られる報酬を最大化するような行動を学習していく手法。
・強化学習のひとつ「Q学習」という手法では、AIがQ値を最適化する過程で学習を行う。
★それを学習するのが強化学習。

u-ya0603

金融・不動産　関連職

AIとは漠然と理解していたが、よく理解できた

gun-boy

メーカー技術・研究・開発

あまり理解できなかったので、更に学習しようと思いましたが。

mishibya

建設・土木　関連職

機械学習の基本が理解できた。ある条件の中から、より多くのポイントを取得できる条件を取得していき、その積み重ねで経験知的に有益な条件を導きだすができる。例えだある条件下での作業ミスの発生度合いを比較すると、どのような条件でその発生確率が上がるか予見できると思われる。

kumagai-fuji

資材・購買・物流

概要は理解できたが、業務や日常に活用できるような内容ではないと考える。

koh-i

営業

用語の奥にある意味を理解できた

1f-noriyuki

営業

なるほど！解説が分かりやすい

tomsou

営業

初めて聞く言葉だったので新鮮な感じを受けた

w371173

経理・財務

囲碁という具体的事例が分かりやすかったです。

papapon

営業

強化学習という言葉の意味がわかりました！

tomoyasu_kudo

建設・土木　関連職

最終処分場の建設候補地を選定する業務において、候補地ごとに強化学習による点数化を行い、順位付けを行う。

ark2024

その他

学んだ内容を、業務や日常に活用できるかはわかりませんが、興味深い内容でした。

katakorikei

マーケティング

AI自体の学習方法が理解できました。

celt

クリエイティブ

強化学習とはAIが自ら試行錯誤しながら報酬を最大化するような行動を学習するということであると学んだが、そんなことをどうやって実装しているのかと思った。引き続き学んで行きたい。

sajia

建設・土木　関連職

〇強化学習は、あるルールに基づいて行動するときに、その報酬を最大化するようにAIが学習をすること。
〇浸水リスクの高い（＝ハザードマップ上、浸水可能性がある）ガバナを取り換えるなどして、浸水時におかしな挙動をしないような対策をしている。この優先順位をつけること（＝被害が最大化するような組み合わせ？などを考える）ことはできないか。

higuchi_561

人事・労務・法務

AIの処理の理解に役立つ。

grateful

専門職

分かりやすい事例で学べました。

firia

営業

基本中の基本を学びました。

noir_hpy

経理・財務

仕組みがわかりました

shin_ozaki

営業

強化額学習がすべて基本

t_take1973

メーカー技術・研究・開発

機構設計のパラメータ設計に使えたら｡｡｡

n_jiro

営業

強化学習の概要は理解できました。

gantetsu013

営業

なるほど興味深いです