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蓑田和麻

大学4年から修士2年まで統計学を専攻し、2016年リクルートホールディングスに新卒入社。リクルートテクノロジーズ配属後、データテクノロジーラボ部にてスタッフ業務効率化のためのプロダクト開発や原稿校閲のプロダクトの導入、推進業務を行いながら、機械学習技術の研究開発に従事。趣味は麻雀と人狼。

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Web解析にも使える! 強化学習超入門(2):

3目並べで強化学習を行うと、どうなるのだろうか。強化学習のアルゴリズムの一つである「Q-Learning」を説明しつつ、Q-LearningにDeep Learningを組み合わせた「Deep Q-Network」を使って、強化学習を実装する方法を紹介する。

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