強化学習とは?

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強化学習

出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』 (2018/10/18 01:00 UTC 版)

強化学習(きょうかがくしゅう、: Reinforcement learning)とは、ある環境内におけるエージェントが、現在の状態を観測し、取るべき行動を決定する問題を扱う機械学習の一種。エージェントは行動を選択することで環境から報酬を得る。強化学習は一連の行動を通じて報酬が最も多く得られるような方策(policy)を学習する。代表的な手法としてTD学習Q学習が知られている。




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