商品のレコメンドをしてもらうのに、なにも強化学習へは情報（データ）を渡さなくていいの？
強化学習を使用して商品のレコメンドを行う場合、通常はエージェントに対して十分な情報を提供する必要があります。この情報には、少なくとも次のものが含まれます：
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状態の定義: エージェントが環境から観測できる情報、つまり状態の定義が必要です。これは、レコメンドを行うための基礎となる情報であり、商品やユーザーに関する属性、過去の行動履歴、コンテキスト情報などが含まれます。
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報酬の定義: エージェントが望む行動を促進するための報酬の定義が必要です。これは、エージェントが選択した行動に対して与えられるフィードバックであり、例えば、ユーザーが商品を購買した場合にポジティブな報酬を与えるなどが考えられます。
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行動の選択肢: エージェントが取ることができる行動の選択肢を定義する必要があります。これは、レコメンドシステムが提供する商品のリストであり、ユーザーに提示される選択肢となります。
以上の情報を提供することで、エージェントは環境との相互作用を通じて学習し、最適な行動を選択することができます。エージェントは、状態を観測し、その状態に応じて行動を選択し、報酬を受け取ることで学習を行います。そして、学習した方策に基づいて、ユーザーに対して商品のレコメンドを行います。