論文の概要: RLInspect: An Interactive Visual Approach to Assess Reinforcement Learning Algorithm

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.08392v1
• Date: Wed, 13 Nov 2024 07:24:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-14 16:11:27.444695
• Title: RLInspect: An Interactive Visual Approach to Assess Reinforcement Learning Algorithm
• Title（参考訳）: RLInspect: 強化学習アルゴリズムを評価するインタラクティブビジュアルアプローチ
• Authors: Geetansh Kalra, Divye Singh, Justin Jose,
• Abstract要約: 強化学習(Reinforcement Learning, RL)は、機械学習の急速に成長する分野である。 RLモデルを評価することは困難であり、その振る舞いを理解するのが難しくなる。 我々はインタラクティブな視覚分析ツールであるRLInspectを開発した。 RLモデルのさまざまなコンポーネント - 状態、アクション、エージェントアーキテクチャ、報酬 - を考慮しており、RLトレーニングのより包括的なビューを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Reinforcement Learning (RL) is a rapidly growing area of machine learning that finds its application in a broad range of domains, from finance and healthcare to robotics and gaming. Compared to other machine learning techniques, RL agents learn from their own experiences using trial and error, and improve their performance over time. However, assessing RL models can be challenging, which makes it difficult to interpret their behaviour. While reward is a widely used metric to evaluate RL models, it may not always provide an accurate measure of training performance. In some cases, the reward may seem increasing while the model's performance is actually decreasing, leading to misleading conclusions about the effectiveness of the training. To overcome this limitation, we have developed RLInspect - an interactive visual analytic tool, that takes into account different components of the RL model - state, action, agent architecture and reward, and provides a more comprehensive view of the RL training. By using RLInspect, users can gain insights into the model's behaviour, identify issues during training, and potentially correct them effectively, leading to a more robust and reliable RL system.
• Abstract（参考訳）: 強化学習(Reinforcement Learning, RL)は、金融や医療、ロボティクス、ゲームなど、幅広い分野に応用されている機械学習の分野である。 他の機械学習技術と比較して、RLエージェントは試行錯誤を使って自身の経験から学び、時間とともにパフォーマンスを向上させる。 しかし、RLモデルを評価することは困難であり、その振る舞いを解釈することは困難である。 報酬はRLモデルを評価するために広く用いられる指標であるが、必ずしもトレーニング性能の正確な指標を提供するとは限らない。 モデルの性能が実際に低下している間に報酬が増加し、トレーニングの有効性に関する誤解を招くこともある。 この制限を克服するため、私たちはRLモデルのさまざまなコンポーネント(状態、アクション、エージェントアーキテクチャ、報酬)を考慮してインタラクティブなビジュアル分析ツールであるRLInspectを開発し、RLトレーニングのより包括的なビューを提供しました。 RLInspectを使用することで、モデルの振る舞いに関する洞察を得ることができ、トレーニング中の問題を特定し、効果的に修正することができるため、より堅牢で信頼性の高いRLシステムが実現される。

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