論文の概要: Deep Reinforcement Learning: Opportunities and Challenges
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.11296v1
- Date: Wed, 23 Feb 2022 03:58:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-02-24 14:27:52.690662
- Title: Deep Reinforcement Learning: Opportunities and Challenges
- Title（参考訳）: 深層強化学習: 機会と課題
- Authors: Yuxi Li
- Abstract要約: この記事は、歴史と最近の研究論文、調査、チュートリアル、講演、ブログ、書籍に基づいている。
研究者、エンジニア、学生、マネージャー、投資家、役員、そしてこの分野についてもっと知りたいと思う人たちなど、読者のさまざまなグループが、この記事に興味を持っているかもしれない。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.508984854832105
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This article is a gentle discussion about the field of reinforcement learning
for real life, about opportunities and challenges, with perspectives and
without technical details, touching a broad range of topics. The article is
based on both historical and recent research papers, surveys, tutorials, talks,
blogs, and books. Various groups of readers, like researchers, engineers,
students, managers, investors, officers, and people wanting to know more about
the field, may find the article interesting. In this article, we first give a
brief introduction to reinforcement learning (RL), and its relationship with
deep learning, machine learning and AI. Then we discuss opportunities of RL, in
particular, applications in products and services, games, recommender systems,
robotics, transportation, economics and finance, healthcare, education,
combinatorial optimization, computer systems, and science and engineering. The
we discuss challenges, in particular, 1) foundation, 2) representation, 3)
reward, 4) model, simulation, planning, and benchmarks, 5) learning to learn
a.k.a. meta-learning, 6) off-policy/offline learning, 7) software development
and deployment, 8) business perspectives, and 9) more challenges. We conclude
with a discussion, attempting to answer: "Why has RL not been widely adopted in
practice yet?" and "When is RL helpful?".
- Abstract（参考訳）: この記事では、実生活における強化学習の分野、機会と挑戦について、技術的な詳細のない視点で、幅広いトピックに触れながら、穏やかな議論をします。
この記事は、歴史的および最近の研究論文、調査、チュートリアル、講演、ブログ、書籍の両方に基づいている。
研究者、エンジニア、学生、マネージャー、投資家、役員、そしてこの分野についてもっと知りたいと思う人たちなど、読者のさまざまなグループが、この記事に興味を持っているかもしれない。
本稿では、まず、強化学習(RL)とその深層学習、機械学習、AIとの関係について簡単な紹介を行う。
次に,製品やサービス,ゲーム,レコメンダシステム,ロボティクス,輸送,経済とファイナンス,医療,教育,組合せ最適化,コンピュータシステム,科学とエンジニアリングにおけるrlの活用の機会について論じる。
我々は特に課題について論じる。
1)財団法人
2)表現
3)褒美
4)モデル,シミュレーション,計画,ベンチマーク
5)a.a.メタラーニングを学ぶための学習
6) 政治・オフライン学習
7) ソフトウェア開発とデプロイメント。
8)ビジネスの視点,及び
9) さらなる課題。
私たちは最後に、"なぜrlはまだ広く採用されていないのか?"と答えようとして、議論を締め括った。
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