強化学習

意味・定義

エージェントが環境と相互作用しながら、報酬を最大化するように行動を学習する機械学習の手法。

解説

強化学習は、試行錯誤を通じて最適な行動を学習するAI技術です。エージェントが環境と相互作用し、報酬を最大化する方針を獲得します。 強化学習の基本要素は、エージェント（学習する主体）、環境（エージェントが行動する世界）、状態（現在の状況）、行動（エージェントができること）、報酬（行動の良し悪しを示す信号）です。エージェントは、状態を観察し、行動を選び、報酬を受け取ります。この繰り返しで、報酬を最大化する方針を学習します。 強化学習の代表的なアルゴリズムには、Q学習、SARSA、方策勾配法、Actor-Critic、PPO、DQNなどがあります。深層強化学習は、ニューラルネットワークと強化学習を組み合わせたもので、複雑なタスクに対応できます。 ゲームAI、ロボット制御、自動運転、推薦システム、金融取引など、様々な分野で応用されています。AlphaGoは、強化学習で囲碁の世界チャンピオンを破りました。

使い方・例文

• "ゲームAIでは、強化学習がゲームをプレイしながら最適な戦略を学習します。AlphaGoは、何百万局もの自己対戦を通じて、人間を超える囲碁の技術を獲得しました。また、Atariゲームでは、画面のピクセルだけを見て、人間以上のスコアを達成しました。 ロボット制御では、強化学習がロボットに歩行、物体の把持、複雑な作業を学習させます。シミュレーション環境で何千回も試行錯誤することで、実世界でも使える技術を獲得します。また、推薦システムでは、ユーザーの反応を報酬として、最適な商品やコンテンツを推薦する方針を学習します。"

関連語

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