ニューラルネットワーク以外で強化学習する方法とかあるの？
はい、ニューラルネットワーク以外でも強化学習を行う方法があります。いくつかの代表的な手法を以下に挙げます。
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Q-Learning: Q-learningは、強化学習の古典的な手法の一つであり、価値関数（Q関数）を表形式で表現します。エージェントは状態と行動のペアに対するQ値を学習し、その値を最大化するような行動を選択します。
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SARSA (State-Action-Reward-State-Action): SARSAもQ-learningと同様に、状態と行動のペアに対する価値を学習しますが、次の行動を選択する際にも学習した方策に基づいて行動を選択します。
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モンテカルロ法: モンテカルロ法は、価値関数を推定するために、実際にエピソードをプレイしてその結果から価値を更新します。具体的には、エピソード終了時に報酬を取得し、その情報を元に状態価値や行動価値を更新します。
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ポリシー勾配法: ポリシー勾配法は、方策（行動を選択する確率分布）を直接学習します。具体的には、エージェントが得られる報酬の期待値を最大化するような方策を学習します。
これらの手法は、ニューラルネットワークを使用せずに強化学習を行うことができます。ただし、問題に応じて最適な手法を選択する必要があります。