強化学習の解説

2024年6月8日2024年6月17日

強化学習は、エージェントが環境とやり取りしながら学習する機械学習の一分野です。この学習プロセスでは、エージェントは環境からの観測を受け取り、それに基づいて行動を選択します。その結果、エージェントは報酬を受け取り、その報酬を最大化するような行動を学習します。強化学習は、エージェントが試行錯誤を通じて最適な行動を見つけるプロセスを表現します。

以下に、強化学習の主要な概念を説明します。

1. エージェント (Agent):
   強化学習の主体であり、環境との相互作用を通じて学習を行います。エージェントは、環境からの観測を受け取り、その観測に基づいて行動を選択します。
2. 環境 (Environment):
   エージェントが相互作用する対象であり、外部の世界を表します。環境はエージェントに対して状態や報酬を提供し、エージェントの行動に応答します。
3. 状態 (State):
   環境の現在の状態を表す値または記述です。エージェントは状態を観測し、その状態に基づいて行動を選択します。
4. 行動 (Action):
   エージェントが環境に対して取る操作または選択です。行動はエージェントが制御できるものであり、エージェントは状態に応じて行動を選択します。
5. 報酬 (Reward):
   エージェントが特定の状態で特定の行動を取った結果として受け取る数値です。報酬はエージェントの行動を評価し、目標を達成するための指標となります。
6. 方策 (Policy):
   エージェントが状態に基づいて行動を選択する方法や戦略のことです。方策は、状態と行動のマッピングを定義します。
7. 価値関数 (Value Function):
   状態や状態と行動の組み合わせの価値を評価する関数です。価値関数は、エージェントが最適な行動を選択するための重要な情報を提供します。

強化学習では、エージェントは環境との相互作用を通じて、最適な方策を学習します。エージェントは報酬を最大化するような行動を選択し、その結果として得られた報酬をもとに方策を改善します。このプロセスは、エージェントが環境との相互作用を通じて経験を蓄積し、最適な行動を見つけるまで繰り返されます。