フェデレーテッドQ学習におけるサンプルと通信複雑性のトレードオフ（The Sample-Communication Complexity Trade-off in Federated Q-Learning）
田中専務拓海さん、最近部下から「フェデレーテッドQ学習で通信とサンプルのトレードオフがある」という話が出まして、正直ピンと来ないのですが、要点を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！まず結論だけお伝えすると、複数の現場でQ学習を共同で行う場合、学習に必要なデータ量
Q-learning
314多目的タスク学習の高速化：修正版Q学習アルゴリズムによる応用 (Accelerated Multi-objective Task Learning using Modified Q-learning Algorithm)
田中専務拓海さん、最近現場から「ロボットにもっと賢く動いてほしい」と言われまして、ちょっと慌てております。今回の論文はどんなことを言っているんですか？現場で使える話になりそうですか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！この論文は、Q-learning（Q学習）という強化学習、英語でR
アルゴリズム的共謀のメカニズム（On Mechanism Underlying Algorithmic Collusion）
田中専務拓海先生、最近「アルゴリズム同士が勝手に共謀して価格を上げる」と聞きまして、うちの現場でも対策が必要か悩んでおります。要するにAIを導入すると価格が高止まりするリスクがあるということでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、要点は三つで説明できますよ。第一に、ア
スケーラブルな逆強化学習による言語模倣（Imitating Language via Scalable Inverse Reinforcement Learning）
田中専務拓海先生、最近社内で「逆強化学習」って言葉が出てきましてね。正直、耳慣れない言葉でして、うちの現場に何が役立つのかイメージできないのです。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！逆強化学習（Inverse Reinforcement Learning）は、行動の裏にある「目的」を
Reinforcement Learning-enabled Satellite Constellation Reconfiguration and Retasking for Mission-Critical Applications（ミッション重要度の高い用途に対する強化学習を用いた衛星コンステレーションの再構成と再割当）
田中専務拓海先生、お忙しいところ失礼します。最近、衛星の故障があったと聞きまして、我が社の事業への影響が心配です。今回の論文は衛星の故障対応に関係があると伺いましたが、要するに何が変わるのでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！今回の論文はReinforcement Lear
部分観測を伴うポリマトリックスゲームのための一般化個別Q学習（Generalized Individual Q-learning for Polymatrix Games with Partial Observations）
田中専務拓海さん、最近若手から「観測が不完全な状況でも賢く学習する方法」の論文が出たと聞きました。私のような現場の経営判断でも使える話でしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫です、田中専務。要点は、複数の利害が絡む場面で全員の行動を全部見られない場合でも、より早く安定し
Robust Q-Learning under Corrupted Rewards（報酬汚染下でのロバストなQ学習）
田中専務拓海さん、最近部下がQ-ラーニングという話をしておりまして、うちの工場の効率化にも使えると聞いたのですが、どうも報酬が壊されるとまずいらしいと。要するに現場で得られるデータの一部がおかしくても学習は続けられるのですか。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、従来の
部分観測マルコフ決定過程における有限ウィンドウ方策の近似最適性改善境界（REFINED BOUNDS ON NEAR OPTIMALITY FINITE WINDOW POLICIES IN POMDPS AND THEIR REINFORCEMENT LEARNING）
田中専務拓海先生、最近部下から「POMDPっていうのを使えば現場の不確実性をAIでうまく扱える」と聞いたのですが、正直言ってピンと来ません。これはうちのような現場にも使える話ですか？AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！まず結論ですが、今回の論文は「観測が不完全でも、短い記憶（有限ウィ
レストレス・バンディットのウィットル指数学習アルゴリズム（Whittle Index Learning Algorithms for Restless Bandits with Constant Stepsizes）
田中専務拓海先生、最近部下から「ウィットル指数学習」って論文を読むべきだと言われたのですが、正直何がどう使えるのかさっぱりでして。要するに私たちの設備投資や人員配分に役立つ話なのでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理すれば絶対に使えるようになりますよ。要点
休まず学習するバンディットを速く解く手法（Faster Q-Learning Algorithms for Restless Bandits）
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「休まず動くバンディットを学習する新手法が速い」って話を聞いたんですが、何をもって「速い」と言っているのか見当がつきません。投資対効果の観点で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！まず結論だけ簡潔に言うと、