298051記事公開中

トレンドワード
  2. AIベンチマークリサーチ
  3. 論文研究
  4. ロボットにおける内発的動機付けによる目標探索を用いた逆モデルの能動学習（Active Learning of Inverse Models with Intrinsically Motivated Goal Exploration in Robots）
3 分で読了
0 views

ロボットにおける内発的動機付けによる目標探索を用いた逆モデルの能動学習

（Active Learning of Inverse Models with Intrinsically Motivated Goal Exploration in Robots）

さらに深い洞察を得る

AI戦略の専門知識を身につけ、競争優位性を構築しませんか？

AIBR プレミアム
年間たったの9,800円で
“AIに詳しい人”として
一目置かれる存在に！

プレミア会員になって、山ほどあるAI論文の中から効率よく大事な情報を手に入れ、まわりと圧倒的な差をつけませんか？

詳細を見る
【実践型】
生成AI活用キャンプ
【文部科学省認可】
満足度100%の生成AI講座
3ヶ月後には、
あなたも生成AIマスター！

「学ぶ」だけではなく「使える」ように。
経営者からも圧倒的な人気を誇るBBT大学の講座では、3ヶ月間質問し放題！誰1人置いていかずに寄り添います。

詳細を見る

田中専務

拓海さん、この論文って要するにロボットが自分でやりたいことを決めて学ぶって話ですか？うちの現場でどう役立つのかイメージが湧かなくて……。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、順を追っていきますよ。要点は三つです。第一にロボットは人が全部教えなくても、自分で学ぶターゲット（ゴール）を設定できること、第二にゴールの選び方を進歩の指標で決めることで効率的に学べること、第三にこれが特に多自由度で冗長な環境で有効だということです。ゆっくり説明しますよ。

田中専務

要点三つですね。けれど、うちの工場の設備は古い機械が多い。これって投資対効果はどう計れるんでしょうか。導入コストに見合う効果が出るのか不安でして。

AIメンター拓海

良い質問です。まずは小さな試験領域を選んで、学習が改善する速度を測るのが現実的です。要点三つを経営目線で簡潔に言うと、1. 初期コストが低くても段階的に効果を確認できる、2. 自律的に学ぶため現場の手間が減る可能性がある、3. 本当に難しいタスクに集中させることで人的教育コストを下げられる、です。投資対効果は段階的検証で定量化できますよ。

田中専務

これって要するに、機械にやらせて結果が良くなることに時間を使うってことですか？人が全部ルールを決めるよりも、機械に試行させて学ばせる方が早いと。

AIメンター拓海

その通りです。ただし要点があります。箇条書きにすると分かりやすいですが会話では三つにまとめますね。第一に人が全てのパターンを設計する必要がなくなる。第二にロボットが自分で学ぶタスク（ゴール）を選ぶので無駄が減る。第三に学習を

監修者

阪上雅昭（SAKAGAMI Masa-aki）
京都大学　人間・環境学研究科　名誉教授

論文研究シリーズ
前の記事
符号付きネットワークにおけるリンク分類の相関クラスタリングアプローチ
（A Correlation Clustering Approach to Link Classification in Signed Networks）
次の記事
高位ハードウェア合成の形式検証
（Formal Verification of Hardware Synthesis）
関連記事
数学者のためのプログラミング教育
（Teaching Programming for Mathematical Scientists）
Bactrainus: マルチホップ複雑質問応答タスクのための大規模言語モデル最適化
（Bactrainus: Optimizing Large Language Models for Multi-hop Complex Question Answering Tasks）
銅表面拡散のためのニューラルネットワーク適用
（Application of artificial neural networks for rigid lattice kinetic Monte Carlo studies of Cu surface diffusion）
ディリクレ・ロジスティック・ガウス過程
（Dirichlet Logistic Gaussian Processes）
多層局所競合ニューラルネットワークによる堅牢な音声分類
（LCANets++: Robust Audio Classification Using Multi-Layer Neural Networks with Lateral Competition）
適応的因子解析混合モデル
（Adaptive Mixtures of Factor Analyzers）
この記事をシェア

有益な情報を同僚や仲間と共有しませんか？

AI技術革新 - 人気記事
ブラックホールと量子機械学習の対応
（Black hole/quantum machine learning correspondence）
  • 論文研究
生成AI検索における敏感なユーザークエリの分類と分析
（Taxonomy and Analysis of Sensitive User Queries in Generative AI Search System）
  • 論文研究
DiReDi：AIoTアプリケーションのための蒸留と逆蒸留
（DiReDi: Distillation and Reverse Distillation for AIoT Applications）
  • 論文研究

PCも苦手だった私が

“AIに詳しい人“
として一目置かれる存在に！
  • AIBRプレミアム
  • 実践型生成AI活用キャンプ
あなたにオススメのカテゴリ
論文研究
最新記事
新しいARIMA-ANNハイブリッド法とEMDによる時系列予測精度の向上
(Improving forecasting accuracy of time series data using a new ARIMA-ANN hybrid method and empirical mode decomposition)
  • 論文研究
誤差予測精度を高めるための特徴選択の空間拡張
（Space Expansion of Feature Selection for Designing more Accurate Error Predictors）
  • 論文研究
大規模リモートセンシング分類をつなぐ共通部分空間学習
（CoSpace: Common Subspace Learning from Hyperspectral-Multispectral Correspondences）
  • 論文研究
オフライン手書き漢字認識の高性能CNNと可視化
（A High-Performance CNN Method for Offline Handwritten Chinese Character Recognition and Visualization）
  • 論文研究
ブロードバンドアナログ集約による低遅延フェデレーテッドエッジ学習
（Broadband Analog Aggregation for Low-Latency Federated Edge Learning）
  • 論文研究
ハンガリーにおけるEコマースの現状と展望
（E-commerce in Hungary: A Market Analysis）
  • 論文研究
さらに深い洞察を得る

AI戦略の専門知識を身につけ、競争優位性を構築しませんか？

AIBR プレミアム
年間たったの9,800円で
“AIに詳しい人”として一目置かれる存在に！

プレミア会員になって、山ほどあるAI論文の中から効率よく大事な情報を手に入れ、まわりと圧倒的な差をつけませんか？

詳細を見る
【実践型】
生成AI活用キャンプ
【文部科学省認可】
満足度100%の生成AI講座
3ヶ月後には、あなたも生成AIマスター！

「学ぶ」だけではなく「使える」ように。
経営者からも圧倒的な人気を誇るBBT大学の講座では、3ヶ月間質問し放題！誰1人置いていかずに寄り添います。

詳細を見る

AI Benchmark Researchをもっと見る

今すぐ購読し、続きを読んで、すべてのアーカイブにアクセスしましょう。

続きを読む