Fugu-MT 論文翻訳(概要): Reinforcement learning

論文の概要: Reinforcement learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.10369v1
Date: Thu, 16 May 2024 18:03:17 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-20 17:42:52.337103
Title: Reinforcement learning
Title（参考訳）: 強化学習
Authors: Sarod Yatawatta,
Abstract要約: 強化学習(Reinforcement learning)とは、人間や天文学者が人工知能のエージェントに、こうした面倒な作業の実行を教えるメカニズムである。本稿では,強化学習の現状と天文学的メリットについて述べる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8702432681310399
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Observing celestial objects and advancing our scientific knowledge about them involves tedious planning, scheduling, data collection and data post-processing. Many of these operational aspects of astronomy are guided and executed by expert astronomers. Reinforcement learning is a mechanism where we (as humans and astronomers) can teach agents of artificial intelligence to perform some of these tedious tasks. In this paper, we will present a state of the art overview of reinforcement learning and how it can benefit astronomy.
Abstract（参考訳）: 天体の観測とそれに関する科学的知識の進歩には、面倒な計画、スケジューリング、データ収集、データ後処理が含まれる。これらの天文学の運用上の側面の多くは、専門家の天文学者によって導かれ、実行されている。強化学習(Reinforcement learning)とは、人間や天文学者が人工知能のエージェントに、こうした面倒な作業の実行を教えるメカニズムである。本稿では,強化学習の現状と天文学的メリットについて概説する。

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