論文の概要: Towards a Domain-Specific Modelling Environment for Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.09368v1
• Date: Sat, 12 Oct 2024 04:56:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-10-30 14:44:04.888366
• Title: Towards a Domain-Specific Modelling Environment for Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 強化学習のためのドメイン特化モデリング環境を目指して
• Authors: Natalie Sinani, Sahil Salma, Paul Boutot, Sadaf Mustafiz,
• Abstract要約: ドメイン固有のモデリング環境を開発するために、モデル駆動工学(MDE)手法とツールを使用します。 我々は、機械学習領域からの強化学習を目標とし、提案言語である強化学習モデリング言語(RLML)の評価を行った。 このツールは構文指向の編集、制約チェック、RLMLモデルからのコードの自動生成をサポートする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.13124513975412253
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In recent years, machine learning technologies have gained immense popularity and are being used in a wide range of domains. However, due to the complexity associated with machine learning algorithms, it is a challenge to make it user-friendly, easy to understand and apply. Machine learning applications are especially challenging for users who do not have proficiency in this area. In this paper, we use model-driven engineering (MDE) methods and tools for developing a domain-specific modelling environment to contribute towards providing a solution for this problem. We targeted reinforcement learning from the machine learning domain, and evaluated the proposed language, reinforcement learning modelling language (RLML), with multiple applications. The tool supports syntax-directed editing, constraint checking, and automatic generation of code from RLML models. The environment also provides support for comparing results generated with multiple RL algorithms. With our proposed MDE approach, we were able to help in abstracting reinforcement learning technologies and improve the learning curve for RL users.
• Abstract（参考訳）: 近年、機械学習技術は広く普及し、幅広い領域で使われている。 しかし、機械学習アルゴリズムに関連する複雑さのため、ユーザフレンドリで、理解しやすく、適用しやすいものにすることは難しい。 機械学習アプリケーションは、この分野に熟練していないユーザーにとって特に困難である。 本稿では、ドメイン固有のモデリング環境を開発するためのMDE(Model-Driven Engineering)手法とツールを用いて、この問題に対するソリューションの提供に貢献する。 機械学習領域からの強化学習を対象とし,提案言語である強化学習モデリング言語(RLML)を複数のアプリケーションで評価した。 このツールは構文指向の編集、制約チェック、RLMLモデルからのコードの自動生成をサポートする。 この環境はまた、複数のRLアルゴリズムで生成された結果を比較するためのサポートも提供する。 提案手法により,強化学習技術を抽象化し,RLユーザの学習曲線を改善することができた。

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