データサイエンスの仕事をアップデート。Data Shipが提供するアップデート・レクチャーの第3弾は、逆強化学習の応用論文を紹介。

参考：

第1弾テクニカルコミュニケーション

第2弾 データビジネスの作り方！

【残席僅かです！】

強化学習は、報酬を仮定した上で、状態や行動戦略を推定するアルゴリズムです。教師あり学習、教師なし学習とならび、重要な学習アルゴリズム。多腕バンディット課題の探索アルゴリズムなど、データが膨大になりすぎた効率的なサンプリングの方法でもあります。また、我々ヒトの脳で実現されている試行錯誤的な学習モデル（脳の大脳基底核系のモデル）としてもたくさんの科学的検証がおこなわれています。

機械学習を勉強する人なら、強化学習はぜひ知っておいてほしいアルゴリズムの1つ。

今回は、さらにその先にある逆強化学習を適用した応用研究を紹介。強化学習とは逆に、「状態や行動」のデータから動物が何を「報酬・価値」にしているかを推定するアルゴリズムです。

応用範囲は多様。例えば、マーケティング。価値観が多様化する現代では、顧客がどのような価値観に基づいて動いているかはわかりにくくなっています。しかし、逆強化学習により、観測されるカスタマージャーニー（行動系列データ）を分析すれば、顧客の報酬・価値が推定できるかも!?

ぜひ、先端的な研究論文を学んで、機械学習の次のステージを体験してください。

1. 京都大学プレスリリース
2. Yamaguchi +, PLoS Computational Biology, 2018（論文PDF）
   

論文はオープンジャーナルで公開されてます。事前に、一読してくると、より深く理解できることまちがいないです。

申し込み

お申し込みはこちら（先着順） https://techplay.jp/event/688782

日時・場所・内容

開催日時：2018年8月28日（火）開場18:30, 開講19:00~21:00
会場：五反田 DEJIMA（デジマ） ※update lectureで通常使用している「パーソルキャリアクライアントスペース＠大手町」とは、場所が異なります。ご注意ください。

19:00~19:55 逆強化学習
　本田さんによる研究紹介
　Q&A
20:00~21:00 交流会
　交流会内で、本田さんを交えたパネルディスカッションあり。
　本田さんの仕事の仕方などについても深く聞いていく。

名刺を2枚、ご持参ください！

こんな方にオススメ

• とにかく、機械学習の数理技術をインプットしたい方
• データにかかわる仕事（研究含む）をしていて、スキルアップしたい方！
• エンジニアリングに関わる仕事（研究含む）をしていて、データサイエンスにも興味ある方！
• データが必要な研究をしている大学生・大学院生
• 企業でのデータサイエンスに興味がある研究者の方
• 数段上の未来のマーケティングに挑戦して見たい方
• 先端的な研究からビジネスのヒントを得たい方

多くの方のご参加をお待ちしています！

参加者の皆さんがいて成立するイベント。遅刻や当日キャンセルはできるだけなくしたいので、皆さんのご協力をよろしくおねがいします。

講師紹介

本田直樹｜HONDA, Naoki. Associate Professer

京都大学 生命科学研究科 准教授 研究室サイト

1980年生まれ。大学時代は化学工学を専攻。2008年、奈良先端科学技術大学院大学・情報科学研究科で学位取得（理学）。九州大学や京都大学でのポスドクを経て、2013年より京都大学・生命動態システム科学推進拠点・特定准教授、2018年より現職。

生命の仕組みを数理で理解する理論生物学が専門。研究の対象は、細胞から多細胞組織、胚発生、神経回路形成、情動学習、報酬に基づく行動戦略など多岐にわたる。生命現象をボトムアップ的に数理モデル化し、計算機シミュレーションなどでメカニズムに迫る研究を行うと共に、最近はデータ駆動的なモデリングや機械学習によるデータ解析に重点を置く。

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