個人学習者やブートキャンプ向けの、実践的な強化学習（RL）ミニラボキットです。各キットは軽量なDocker環境、実行可能なノートブック（cartpole、バンディット問題、簡易資源配分など）、実験設計の要点を含みます。手元のマシンで試せる再現性のある実験を提供します。
RLの環境構築は壊れやすく、ライブラリの不整合や再現可能な例が不足しがちです。理論中心の教材は多い一方、報酬設計や単純ポリシーの挙動を小さな実験で確かめられる教材は少なく、学習の障壁になります。
Dockerイメージ、短いノートブック、10分の解説動画を含む小さなRLラボをキット単位で販売します。ラボはラップトップで何度も試せるよう小さく設計し、フォーラムと定期オフィスアワーで最低限のサポートを提供します。ドキュメントでスケールする低コスト商品です。
秋子はプロジェクトの合間にRLを学んでいます。火曜夜に『マルチアームドバンディット』ミニラボをダウンロードしてDockerを立ち上げ、ノートブックを実行します。ラボは貪欲法、イプシロン貪欲、ソフトマックスの三種の報酬戦略を順に示します。各戦略を100試行ずつ走らせ、報酬のスケールを半分にしてどう変わるか確認します。付属の10分動画で探索の重要性の直感を掴み、フォーラムに小さなグラフを貼ると運営者から再現用のシードの提案が来ました。金曜までに3つの小実験と、ポートフォリオに貼れる短いメモができました。
パースペクティブ: Turning overlooked artifacts into signals
作成日時: 2025/11/22 11:57:21