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トレーニング済みの機械学習（ML）モデルをシミュレーションモデルに組み込むことが望ましい場合が多くあります。新しいAnyLogicライブラリで、ONNX MLモデルの使用がより簡単かつ効率的になりました。

このアドオンライブラリをAnyLogic環境に組み込むことにより、他の組み込みライブラリと同じように、モデルがその機能にアクセスできるようになります。モデルにヘルパーオブジェクトを追加して構成するだけで使用できます。詳細については、以下をお読みください。

Accentureは、サンフランシスコを拠点とするAI企業Pathmindと提携して、シミュレーションにおける新しい強化学習（以下RLと表記）の可能性を調査しました。

得られた結果は非常に良好でした。この方法では、Nearest Agentヒューリスティックよりも4倍以上短い待機時間が生成されました。

このブログでは、Agustin Albinatiがモデルの要約とニューラルネットを定義する際の3つの重要な考慮事項を紹介します。さらに彼のチームの調査結果をご紹介します。ブログの最後にリンクされているのは、Pathmindのステップバイステップのハウツーです。ぜひご覧ください！

この記事では、予測分析の幅広い分野、機械学習との関係、およびシミュレーションが予測分析テクノロジーとしてどのように機能するかを紹介します。

なぜ予測分析を使用するのですか？予測分析とは、履歴データに基づいて予測を行うことです。技術者は、統計アルゴリズムと機械学習技術を使用して過去のイベントを分析し、将来のシステムの確率と予測を生成します。ほとんどすべての人が予測分析の対象であり、その恩恵を受ける可能性があります。

Microsoft Project Bonsaiを使用すると、AIのバックグラウンドがない専門家でも、専門知識を活用してAIエージェントを指導し、実際のビジネス上の問題を解決できます。 Project BonsaiとAnyLogicシミュレーションを使用するための主要な概念とワークフローを紹介する、ウェビナーと付随するリソース情報を以下に示します。

このウェビナーは、AnyLogicとMicrosoftが提携して 、ビジネスアプリケーションに深層強化学習と機械教育をもたらす内容となっています。Microsoft Project Bonsaiチームの主任プログラムマネージャーであるDavid CoeとAnyLogic AIプログラムリーダーのArash Mahdaviが、シミュレーションを使用してAIをトレーニングし、シミュレーションでAI制御を実装するためのエンドツーエンドのワークフローを実証します。

強化学習は、機械学習の急速に発展している分野です。 AIの最近の驚くべき成果のいくつかは、深層強化学習の指数関数的な成長の結果です。

このブログ投稿では、強化学習がシミュレーションを必要とする理由を示し、モデルのソースファイルをダウンロードして試すための手順を提供します。

The How to train a policy for controlling a machine webinar demonstrated the use of a simulation environment in deep reinforcement learning. The recording is available below, along with the supplementary materials – so you can try it out for yourself and explore some of the possibilities.

The materials above in combination with the video recording of the webinar cover everything that is needed to reproduce the entire training setup.

The AnyLogic Conference 2019 made clear how simulation modeling continues to empower all kinds of industries from all around the world. The exciting progress being made in machine learning and its strengthening relationship with simulation also featured strongly throughout the event.

Here we have gathered the presentations for download and also posted some photos!

The format for the AnyLogic Conference, this April 17-18 is slightly different for 2019 and includes a panel discussion in addition to the more familiar presentations and workshops.

Also, ticket prices will go up in price on April 5th, so get them now for the best deal and join us in Austin, Texas! Here’s why you should!

Reinforcement Learning, that’s where all the action is these days says Lyle Wallis, Advisory Analytics Director at PwC. It is also what connects Machine Learning, Deep Learning, and Simulation. How so? And why is this important?

In a presentation at the AnyLogic Conference 2018, Lyle explained the various uses of simulation in artificial intelligence as well as its importance. Read on and find out more...

In response to changes in industry, there are changes to this year’s AnyLogic Conference. In a way, this mirrors the relationship developing between simulation and machine learning – each benefiting from the input and feedback of each other.

Read on for the conference low-down...