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【耳で学ぶ G 検定】第24話「機械学習の概要⑧」〜探索と活用のジレンマ:バンディット問題から方策まで〜

【耳で学ぶ G 検定】第24話「機械学習の概要⑧」〜探索と活用のジレンマ:バンディット問題から方策まで〜

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このコンテンツについて

第24話「機械学習の概要⑧」

〜探索と活用のジレンマ:バンディット問題から方策まで〜

強化学習の核心「探索と活用のジレンマ」を日常の例で解説!

レストラン選びのように「いつものお気に入り」か「新しい冒険」かを選ぶ問題が、実はNetflixやYouTubeの推薦システムでも使われています。スロットマシンから生まれた「バンディット問題」、そして効率的に解決する「ε-greedy方策」と「UCB方策」まで──AIの意思決定の仕組みを身近な視点で紹介します。


🔑【今回のキーワード】

・探索と活用のジレンマ

・バンディット問題

・ε-greedy方策(イプシロン・グリーディ)

・UCB方策(楽観的上限値)

・マルコフ決定過程

・実用例(Netflix・YouTube・Amazon推薦システム)


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※赤いシートがついてきてキーワードが隠せるので覚えやすい

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