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Deep TAMER: Interactive Agent Shaping in High-Dimensional State Spaces
https://arxiv.org/abs/1709.10163
メタな議論だけど。自分で手を動かさないマネージャーは、最終成果物の出来不出来しかわからない。まさに記事中のDQNと同じ。逆に自分で手を動かしているエンジニアは、日々の過程での中間ステップが良い方向に向かったかかどうかフィードバックがある。記事中のDeep Tamerのような感じ。
かくいう僕もどうも最近はタスク・マネージメントの仕事が増えてしまって、手を動かす時間より口やお金を動かす時間の方が長い。いかんなあ、もっと手を動かさなくては。
強化学習が「終わりのあるゲームにおける状況判断の学習」
だとすれば、継続的学習とは、「終わりのない戦いにおける
状況判断の学習」についての手法である。
人間のコーチが指導することによって、一見膨大に見える
パターンを一気に絞り込むことができる可能性が見えてきた。
「世界最大の計算資源」は、こと確率論的ゲームにおいて
は人間の勘に劣る場合があるのだ