強化学習における「環境」とは
強化学習における「環境」とは、エージェントが行動し、その行動に対して反応する状況やシステムのことを指します。この環境は、エージェントが目標を達成するための問題やタスクを定義します。
具体的な例としては、ゲーム内のゲームボードや仮想的な世界、物理的なロボットの操作環境などが挙げられます。これらの環境は、エージェントが行動を選択し、その行動に対するフィードバックや報酬を提供します。
環境は通常、次のような要素で構成されます：
- 状態 (State): エージェントが行動を選択する際に参照する情報。これは、エージェントが直接観測できる環境の部分であり、エージェントの行動を決定するための情報を提供します。
- 行動 (Action): エージェントが環境に対して実行できる操作や行動のセット。エージェントは状態に応じて行動を選択し、その結果として環境が変化します。
- 報酬 (Reward): エージェントが環境内で特定の行動を実行した結果として受け取るフィードバック。報酬は、エージェントが目標を達成するために望ましい行動を促進し、望ましくない行動を抑制するために使用されます。
- 遷移モデル (Transition Model): 環境が次の状態に遷移する方法を定義します。これは、エージェントの行動に対する環境の反応をモデル化します。
これらの要素が相互作用し、エージェントが環境内で行動を選択し、その結果として報酬を受け取ります。エージェントは報酬を最大化するように学習し、最適な行動方針を見つけることを目指します。