ウィットル指標のためのタブラーおよび深層学習（Tabular and Deep Learning for the Whittle Index）
田中専務拓海さん、最近部下から「ウィットル指標を学習させる方法が新しく出てます」と言われまして、正直ピンと来ないのですが、経営判断に役立つものなのでしょうか。導入コストや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！大丈夫、端的に言うと、この研究は「意思決定の優先順位を自動
Q-learning
318MSE損失と最適価値関数のギャップを埋める新手法（UDQL: Bridging The Gap between MSE Loss and The Optimal Value Function in Offline Reinforcement Learning）
田中専務拓海先生、最近の論文で「MSEが価値関数を過大評価する」と書いてありまして。そもそもMSEって何が問題なんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！まず用語整理です。Mean Square Error（MSE、平均二乗誤差）は予測と正解の差を二乗して平均した指標で、値の
強化学習におけるエクスペクタイルのブートストラッピング（Bootstrapping Expectiles in Reinforcement Learning）
田中専務拓海先生、強化学習の論文が注目されていると聞きましたが、当社にとって何が変わるのか掴めていません。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！今回の論文は、強化学習における価値の評価で期待値（average）を使う代わりに、ある種の「慎重さ」を数値化する
戦略的保守的Q学習（Strategically Conservative Q-Learning）
田中専務拓海さん、最近のオフライン強化学習という分野で「過度に消極的になる」問題を改善した論文があると聞きました。うちの現場でもデータだけで学ぶ方針を検討しているので、ざっくり教えてくださいませんか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！今回の論文は「Strategically Con
マクローリン展開によるExtreme Q-learningの安定化（Stabilizing Extreme Q-learning by Maclaurin Expansion）
田中専務拓海先生、最近部下から「Extreme Q-learningという方式が良いらしい」と聞いたのですが、何がそんなに優れているのか、正直ピンと来ておりません。要点を端的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！Extreme Q-learningは、学習時にデ
トラス構造最適化を木探索で極める（Mastering truss structure optimization with tree search）
田中専務拓海先生、部下がトラス構造の最適化にAIを使おうと言ってきたんですが、そもそも何がどう変わるのかがよく分からなくて。投資対効果の観点でまず端的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！結論から言うと、この論文は設計探索の効率を大幅に上げ、計算資源と時間の節約
半勾配Q学習における暗黙のバイアスの探査（PROBING IMPLICIT BIAS IN SEMI-GRADIENT Q-LEARNING: VISUALIZING THE EFFECTIVE LOSS LANDSCAPES VIA THE FOKKER–PLANCK EQUATION）
田中専務拓海先生、お忙しいところ失礼します。最近、部下から「Q学習の挙動に暗黙のバイアスがある」と言われましたが、正直ピンと来ません。これ、現場にどう関係しますか？投資対効果をまず知りたいのです。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！まず要点を3つに整理しますよ。1) 一部の学習方法で
Mix Q-learning for Lane Changing: A Collaborative Decision-Making Method in Multi-Agent Deep Reinforcement Learning（Mix Q-learning for Lane Changing：マルチエージェント深層強化学習における協調型レーンチェンジ意思決定手法）
田中専務拓海先生、最近若手から「車のレーンチェンジにAIを使うべきだ」と言われまして、ちょっと論文を渡されたのですが専門用語が多く、何が本当に変わるのか掴めません。これは経営判断として投資に値しますか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！安心してください、難しい言葉は使わず要点を3つ
最適輸送を用いたリスク感受性Q学習（Optimal Transport-Assisted Risk-Sensitive Q-Learning）
田中専務拓海さん、お忙しいところ恐縮です。最近、部下から「リスクを考慮したQ学習を使えば現場のミスが減る」と言われまして、正直ピンと来ないのです。これって要するに何が変わるんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！ポイントを先に3つだけお伝えします。まず一つ目、従来のQ学習は
ハイブリッドテレメトリを用いたパケット光ネットワークの強化学習ベースルーティング（Reinforcement-Learning based routing for packet-optical networks with hybrid telemetry）
田中専務拓海先生、最近うちの現場でネットワーク遅延と品質のばらつきが出てきており、部下から「強化学習で賢くルーティングすべきだ」と言われました。正直、何をどう変えるのか想像がつかないのですが、本当に導入する価値があるのでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、短く結論を