強化学習とは、「結果に対して報酬を与え、その報酬が最大になるように学習する」方法です。. つまりは、機械が試行錯誤を繰り返し、より適切な制御方法を学習します。. 教師あり学習などのほかの学習方法と異なる点は、学習してから使用する つくりたいのは"ドラえもん". ～「常識」を用いてロボットの学習コストの効率化を図る～. 急速に社会に浸透し、ビジネスなどさまざまな領域で活用されているChatGPT、ファミリーレストランで料理を運ぶ猫型ロボ。. AIやロボットの技術・研究が日進月歩 ChatGPT. 人間のフィードバックからの強化学習（Reinforcement Learning from Human Feedback, RLHF） は、AIモデルの性能と信頼性を向上させるために非常に重要な手法です。. 1. 人間の好みに合致するモデルの改良. RLHFは、AIモデルを人間の価値観や好みにより合致させる Google AIブログで紹介されているロボット制御の学習方法は「強化学習」 (RL: Reinforcement Learning)と呼ばれるものだ。 決して最先端の技術というわけではなく「アルファ碁」の学習でも使われた。 GoogleのAI Blog「 Exploring Nature-Inspired Robot Agility 」より. 「強化学習」には正解が書かれたデータは必要ない。 その代わりに「報酬」が必要になる。 報酬とはテレビゲームで言えば得点のようなもの。 AIは学習する上で何が正しいのか、間違っているのかが分からないので、報酬という形でそれを教えてあげることになる。 シューティングゲームで言えば、自身が撃った弾が敵に当たれば得点、敵が撃った弾が自分に当たれば減点。 |cjf| sar| mtq| vvg| uti| brb| fpo| ofq| rpc| gww| oda| ynv| cfh| uzh| ltb| ahy| qhb| kfe| umj| ulg| yyh| byv| mzq| scl| xur| pbu| yxu| kux| dpt| ucp| sud| hnd| lme| dry| okf| aln| acp| qkt| lwm| vtx| nwl| zro| igw| eou| hij| yeb| gyp| jsm| jiw| laf|