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Answer Set Programmingを用いたマルコフ決定過程の状態集合のオンライン構築手法 (A method for the online construction of the set of states of a Markov Decision Process using Answer Set Programming)

田中専務拓海先生、最近部下から「環境が変わる現場では古い教科書的なAIが使えない」と言われまして。今回の論文は現場が変わっても対応できるって話ですか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、分かりやすく説明しますよ。要点は三つです。まず、環境の状態を実行時に『見つける』仕組みを作

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分散型Q学習による無線資源割当の示唆（Implications of Decentralized Q-learning Resource Allocation in Wireless Networks）

田中専務拓海先生、最近部下から「Q学習で電波の使い方を学ばせると効率が上がる」と言われて困っているんです。要するに投資に見合う効果があるのか、現場で動くのかが知りたいのですが、大丈夫ですか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！まず安心してください。Q学習は試行錯誤で良い設定を見つける

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Machine Learned Learning Machines（機械学習された学習機械）

田中専務拓海先生、お忙しいところ失礼します。最近、部下が「進化（evolution）と学習（learning）を組み合わせる論文」を勧めてきて、正直ピンと来ないのです。投資対効果はどうやって測るのですか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！まず結論を簡単に言うと、この研究は「世代をま

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方策と行動価値関数を因子化して学ぶ：深層強化学習のための因子化行動空間表現（Learning to Factor Policies and Action-Value Functions: Factored Action Space Representations for Deep Reinforcement Learning）

田中専務拓海先生、最近部下から"因子化された行動空間"なる話を聞いて困っています。どうも強化学習で有利になるらしいのですが、そもそも何が変わるのか掴めません。投資対効果が出るのか、現場で使えるのか教えてください。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しましょう。要点は

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量子制御の異なる位相における強化学習（Reinforcement Learning in Different Phases of Quantum Control）

田中専務拓海先生、最近若手が"強化学習"を使って研究が進んでいると聞きましたが、我々の現場にも関係ありますか。何をどう変えるのか、端的に教えてください。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！強化学習（Reinforcement Learning、RL）は試行錯誤で最適な動かし方を学ぶ手

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デモから学ぶDeep Q学習（Deep Q-learning from Demonstrations）

田中専務拓海先生、最近部下から「デモデータを使うと学習が早くなる」と聞きましたが、具体的に何がどう変わるんでしょうか。現場で使えるかを知りたいのです。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、要点はわかりやすく3点にまとめて説明できるんですよ。まず、過去の操作データを「先生の教え」

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マルチアドバイザー強化学習（Multi-Advisor Reinforcement Learning）

田中専務拓海先生、お忙しいところ失礼します。部下から「複数のAIを組み合わせる論文が良い」と聞いたのですが、正直ピンと来ません。これって要するに複数のアドバイザーを組み合わせるということ？現場での投資対効果が気になります。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！まず結論を短く言うと、この

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深層再帰Q学習を用いた対話型環境における注視予測学習（LEARNING TO PREDICT WHERE TO LOOK IN INTERACTIVE ENVIRONMENTS USING DEEP RECURRENT Q-LEARNING）

田中専務拓海先生、最近部下から「ゲームを使った視線予測の論文が面白い」と聞きましたが、正直ピンと来ません。うちの工場にどう活かせるのか、初めに結論だけ簡単に教えていただけますか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！要点は3つです。第一に、これは単に『どこが目を引くか』を当てる研究では

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教師なし補助タスクを用いた強化学習（Reinforcement Learning with Unsupervised Auxiliary Tasks）

田中専務拓海先生、最近部下から『UNREAL』という論文がすごいと聞いたのですが、正直何が変わるのかよく分かりません。うちの現場で投資対効果が出るのか、ざっくり教えていただけますか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！UNREALは簡単に言えば、『報酬だけで学ぶのは効率が悪いから、報

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個別化動的治療レジメンを推定するためのロバストハイブリッド学習（Robust Hybrid Learning for Estimating Personalized Dynamic Treatment Regimens）

田中専務拓海先生、最近うちの部署で『個別化治療』だの『ダイナミックレジメン』だの聞くのですが、正直ピンと来ません。今回の論文は経営判断にどう影響しますか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！まず結論を三行でお伝えします。1) 患者ごとに段階的に最適な処置を決める手法を精度よく学べる点

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