情報科学 の 強化学習に関する解説。

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強化学習

読み方、または別称:きょうかがくしゅう

強化学習(Reinforcement Learning)とは、あるコンピュータ環境内でのエージェント、つまり仲立ち的な役割のソフトウェアが、現在のデータの状態を見て、次に取る行動を決定する問題を扱う機械学習である。
エージェントであるソフトウェアは取るべき行動を選択すれば環境からの見返りを得ることができる。
強化学習はエージェントの一連の行動で最も多くの見返りが得られるような方策を学習することである。なお、強化学習のアルゴリズムは動的計画法に似たアルゴリズムである。
強化学習ではそのための適切な入力データ出力データは与えられないので、いわゆる教師が居る学習とは異なる。強化学習はコンピュータのソフトウェアが自力で未知の領域を学習する行動と、既知の知識を利用する行動とをバランス良く選択することができる特徴も持っている。したがって、未知の環境下でのロボットの行動の学習などに用いられる。

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