Definition
強化学習(RL)は、インテリジェントエージェントが環境の中で累積報酬を最大化するためにどのような行動を取るべきかという焦点を当てた機械学習の一分野です。教師あり学習とは異なり、正解ラベルで直接指導されるのではなく、試行錯誤を通じて環境からの報酬シグナルに基づいて最適な方策(ポリシー)を学習します。
Summary
強化学習は、エージェントが環境と相互作用して報酬を最大化するように意思決定を下す方法を学習する機械学習の一種です。
Key Concepts
- エージェント
- 環境
- 方策(ポリシー)
- 報酬関数
- 状態空間
Use Cases
- 自動運転
- ゲームAI(例:AlphaGo)
- レコメンデーションシステム