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強化学習

PPO、モデルベースRL、RLHFなど、制御・最適化・エージェント設計に関係する技術を扱います。

モデルフリー (DQN / SAC)方策勾配 (PPO / A3C)モデルベースRLHFマルチエージェント

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githubGitHubあり2026-10-30

qlib — Qlib is an AI-oriented Quant investment platform that aims to use AI tech to empower Quant Research, from exploring ideas to implementing productions. Qlib supports diverse ML modeling paradigms, including supervised learning, market dynamics modeling, and RL, and is now equipped with https://github.com/microsoft/RD-Agent to automate R&D process.

クエンティング投資プラットフォームを実現するためにAI技術を活用します。

強化学習方策勾配 (PPO / A3C)教師あり
用途
クエンティング投資プラットフォーム
難易度
Easy
コスト
Medium
→
githubGitHubあり2026-10-15

vowpal_wabbit — Vowpal Wabbit is a machine learning system which pushes the frontier of machine learning with techniques such as online, hashing, allreduce, reductions, learning2search, active, and interactive learning.

Vowpal Wabbitは、機械学習を進歩させるためのオンライン学習、ハッシュ、reduceなどの強力なアルゴリズムを含むシステムです。その結果、さまざまな問題に応じて、高品質な解決策を提供できます。

強化学習テキスト
用途
強い機械学習アルゴリズムを実行し複雑な問題を解決するためのシステム
難易度
Easy
コスト
Medium
→
githubGitHubあり2026-10-09

Awesome-Process-Reward-Models — A comprehensive collection of process reward models.

医療では、イメージャは単に画像を解釈するのではなく、複数の画像を比較して診断を行うことが多い。しかし、現在の技術ではこのような比較を行うことは困難であるため、メドリコのDBというデータセットを利用することで、医療の比較推

強化学習RLHF
用途
医療における画像の比較
難易度
Easy
コスト
Medium
→