トレーニングって、常時行うものなの？
強化学習のトレーニングは、一般的に以下のようなプロセスで行われます。
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初期トレーニング: 強化学習モデルを初期化し、初期の方策（行動戦略）を定義します。この初期化されたモデルは、環境とやり取りしながら学習を開始します。
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実行と学習: 初期化されたモデルを使用して、環境と相互作用します。エージェントは環境から観測を受け取り、それに基づいてアクションを選択します。アクションの結果として得られる報酬を用いて、モデルは学習を行います。
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モデルの更新: モデルは環境との相互作用を通じて収集したデータを使用して自己更新を行います。これにより、より良い方策が見つかり、モデルの性能が向上します。
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トレーニングの終了条件のチェック: 一定の条件（エピソード数、報酬のしきい値など）が満たされるまでトレーニングを継続します。この終了条件が満たされると、トレーニングが終了します。
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モデルの評価: トレーニングが終了したら、最終的なモデルの性能を評価します。これには、新しいデータに対するモデルの性能の評価や、エピソードの実行中に得られた報酬の分析などが含まれます。
トレーニングは一度だけ行われる場合もありますが、環境やタスクが変化する可能性がある場合は、定期的な再トレーニングが必要になることがあります。また、モデルのパフォーマンスが向上する可能性があるため、トレーニングを継続して行うこともあります。