タスクグラフ学習

タスクグラフ学習とは、手順的なタスクを表現する有向非循環グラフ（DAG）の構築と学習を指します。ここで、ノードは原子的なアクションやサブタスクを表し、エッジはこれらのアクション間の依存関係や遷移を捉えます。このタスクの目的は、グラフの構造とノード間の関連性を最適化することで、タスク実行の効率と精度を向上させることです。ワークフロー管理、自動化システム、複雑なタスク計画など、さまざまな分野で広く応用されています。