強化学習のエージェントって？
エージェントは、強化学習の文脈では問題を解決する主体を指します。エージェントは環境とやり取りし、状況に応じて行動を選択します。その目的は、環境内で定義されたタスクや目標を達成することです。
エージェントは、次のような要素で構成されることが一般的です：
- 知識や方針 (Policy): エージェントが状況に応じて行動を選択するための戦略やルールのセット。これは、状態を入力として受け取り、適切な行動を出力する関数として表現されることがあります。
- 行動選択 (Action Selection): エージェントが与えられた状況に基づいて行動を選択する方法。これは、エージェントの方針や戦略に基づいて行動を決定するプロセスです。
- 学習アルゴリズム (Learning Algorithm): エージェントが環境からのフィードバックや報酬を利用して、最適な行動を学習するためのアルゴリズム。これには、Q学習、方策勾配法、深層強化学習などが含まれます。
- 報酬の最適化 (Reward Optimization): エージェントが環境からの報酬を最大化するために行動を選択するプロセス。報酬の最適化は、エージェントが学習する目標やタスクを達成するための主要な動機付け要因です。
エージェントは、強化学習において自律的に行動し、時間の経過とともに環境からのフィードバックを通じて学習します。その目的は、与えられたタスクを最適な方法で実行することです。