強化学習とは

AI

強化学習とは、エージェントが環境と相互作用しながら、自らの行動を最適化する学習方法です。強化学習では、エージェントは環境からの報酬というフィードバックを受け取り、その報酬を最大化するように行動を選択します。強化学習は、人工知能や機械学習の一分野として発展してきましたが、心理学や神経科学などの他の分野とも関連があります。

強化学習の特徴は、以下のようにまとめられます。

– エージェントは自らの行動によって環境に影響を与えることができます。
– エージェントは環境からの報酬以外には、目的や正解が与えられません。
– エージェントは報酬を即時に受け取るとは限らず、将来的な報酬も考慮しなければなりません。
– エージェントは環境の状態や行動の結果について不確実性があることが多く、探索と利用のトレードオフに直面します。

強化学習の応用例としては、ゲームやロボット制御、自動運転などが挙げられます。強化学習は、人間が直接指示できないような複雑なタスクや、人間が経験できないようなシミュレーション環境での学習に適しています。近年では、深層学習と組み合わせた深層強化学習が注目されており、画像認識や自然言語処理などの高次元な入力や出力を扱うことが可能になっています。

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