K040 機械学習 強化学習

強化学習についての覚書です。

強化学習は、機械学習の一分野であり、エージェントと呼ばれる学習主体が、環境と相互作用しながら、報酬を最大化するための行動を学習していく手法です。
強化学習は、様々な分野で応用されています。

自動運転: 自動運転車の制御

ゲーム: ゲームAIの開発（AlphaGoなど）

ロボット: ロボットの制御

金融: ポートフォリオの最適化

強化学習の概念を例えで説明すると

例えば、犬に「お座り」を教えることを想像してみてください。

エージェント: 犬

環境: 犬が行動する場所（部屋など）

行動: お座り、立ち上がり、歩くなど

報酬: ご褒美（食べ物、撫でるなど）

犬は、様々な行動を試しながら、ご褒美（報酬）がもらえる行動（お座り）を学習していきます。これは、強化学習における学習プロセスと似ています。

強化学習のアルゴリズム

強化学習には、Q学習、Deep Q-Network (DQN)、Policy Gradientなど、様々なアルゴリズムが存在します。これらのアルゴリズムは、問題の性質や計算資源に応じて選択されます。
Gemini生成

Q学習

Q学習は、強化学習と呼ばれる機械学習の一種です。エージェントが環境の中で行動し、その結果得られる報酬に基づいて、より良い行動を選択できるようになることを目指す学習方法です。

Q学習の仕組み

Q学習では、Qテーブルと呼ばれる表を用います。この表には、状態と行動の組み合わせに対して、その行動を取ったときのQ値（その状態における行動の価値）が格納されます。