キャンセルについて（2019.1.9追記）

• キャンセルは 早め にお願いします
• 当日キャンセル や キャンセルのない不参加 は、なるべくおやめ下さい
• 当日に繰り上がりになっても参加できない方が多いので、キャンセルは早めでお願いします

概要

強化学習のエンジニアリングに焦点をあてた勉強会となります。 強化学習を実現するためには、エージェント自身の実装および、エージェントが活動する環境の実装が必要になると思います。エージェントを実装するフレームワークは複数公開されており、エージェントが活動する環境も、主に研究開発向けに複数公開されています。 本イベントでは、これらのフレームワークを整理し、主にゲームQAを念頭に置いた実運用の観点で調査比較します。

また、株式会社ディー・エヌ・エーの甲野さんにおこし頂き、強化学習の理論面での基礎的な捉え方をお話して頂く予定になっております。そもそもどういう課題設定に強化学習が適しているのか等、リサーチャーの方のみならず、エンジニアの方にも非常に参考になるお話が伺えるかと思います。

本イベントが、参加者の皆様の強化学習エンジニアリングの参考になれば幸いです。

タイムテーブル

セッション

OSS強化学習フレームワークの動向

本セッションでは、強化学習エージェントを実装するためのフレームワーク、RLlib / Dopamine / ChainerRL / coach / keras-rl / Horizon 等を、自社ゲームのQA・バランス調整の現場で利用する、という観点で比較調査する。

OSS強化学習向けゲーム環境の動向

本セッションでは、強化学習エージェントを研究開発するためのパブリックなゲーム環境、Arcade Learning Environment / OpenAI Gym Retro / Unity ML-Agents Toolkit / DeepMind Lab 等を、自社ゲーム開発環境構築の参考にする、という観点で比較調査する。

強化学習の基礎的な考え方と問題の分類

強化学習は大規模なデータを予め必要とせず、エージェントが自律的に試行錯誤して学習するという、画像認識などの深層学習とは異なる特性を持つ。その応用範囲は広告配信、自然言語処理、オペレーション等の最適化、ロボットの運動制御まで多岐に渡る可能性を有する。しかし現在の深層強化学習では深層学習、強化学習としての理論、テクニックが混同され、応用の仕方や問題の分解が非常に困難になっている。本セッションではその緩和のため、課題難易度の判定の助けになるような強化学習の特性と問題点を解説する。

会場

グリー株式会社 12F Future Lab

東京都港区六本木6-10-1 六本木ヒルズ森タワー

受付

• 受付時間は 19:00~19:30です。
• 六本木ヒルズ森タワーのLL階エントランス横に臨時の受付を用意しています。
• 受付で受付票をご提示ください。
• 入館シールを配布しますので見えやすい位置にお貼りください。
• エスカレーターでUL階へあがり、入館ゲート前の警備員にシールを提示すると入館できます。
• エレベーターホールAより12階へお越しください。

19:30以降は、六本木ヒルズ森タワーの受付カウンターにて、弊社社名と後ほど参加確定の方にメッセージでお送りいたします入館予約番号をお伝えいただき、発行される入館証をお持ちになって、エレベーターホールAより12Fまでお越しください。

なお、お帰りの際に入館証に弊社担当社員のサインが必要ですのでご留意ください。

注意事項

• 技術交流が目的の勉強会ですので、知識の共有および、参加者同士の交流を目的としない参加はお断りしています。
• 参加目的が不適切だと判断される場合には、運営側で参加をキャンセルさせていただく場合がございます。
• 会場スタッフがイベントの様子を写真撮影させていただくことがあります。
• 会場は禁煙となっております。
• 会場ではWiFiが利用可能です。