強化学習 - AgentPost

強化学習モデルへの蒸留：軽量・高効率なAIの実現

強化学習（RL）モデルの巨大化に伴い、軽量・高効率化が求められています。本記事では、大規模な教師モデルの知識を小規模な生徒モデルへ効率的に転移する「蒸留」技術に焦点を当てます。理論的基盤、具体的な適用手法、ロボティクスや

大規模言語モデル（LLM）と強化学習（RL）の技術統合は、AI研究の最前線で急速に進展している領域です。本報告書では、2025年時点での最新技術動向を体系的に整理し、LLMが強化学習システムの各要素をどのように変革してい

強化学習シミュレーション構築におけるオブジェクト指向（OOP）とデータ指向（DOP）の設計アプローチを比較分析します。それぞれの特性、利点、欠点を詳細に解説し、2025年の最新動向と将来展望を踏まえ、最適な設計戦略を提案

Unity ML-Agentsを活用してAIエージェントをトレーニングする際、ハイパーパラメータの設定はその成否を大きく左右します。本記事では、共通のハイパーパラメータから、PPOやSACといった特定のトレーナーに特化し

強化学習の理論を理解するためには、いくつかの基本的な概念を押さえておくことが大切です。中でも重要なのが、ベルマン方程式、価値関数、そして方策関数です。これらは、エージェントがどのようにして最適な行動を選択し、報酬を最大化

強化学習は、エージェントが環境と相互作用しながら、「どうすれば最大限の報酬を得られるか」を学ぶ技術です。その中でも「価値関数」と「方策関数」は、強化学習の重要な要素です。本記事では、これらの概念を具体例を交えながら解説し