強化学習

 こちらでは、人工知能の「強化学習」についての記事を載せる予定です。

書籍に関することは、【こちら】です。

 

 強化学習 (Reinforcement Learning) とは、機械学習の一種であり、コンピューター エージェントが動的環境と、繰り返し試行錯誤のやりとりを重ねることによってタスクを実行できるようになる手法です。この学習手法により、エージェントは、タスクの報酬を最大化する一連の意思決定を行うことができます。人間が介入したり、タスクを達成するために明示的にプログラムしたりする必要はありません。
 強化学習で学習された AI プログラムは、囲碁やチェスなどのボードゲームやビデオゲームにおいて、人間のプレイヤーとの勝負で勝利を収めています。強化学習は決して新しい概念ではありませんが、近年のディープラーニングや計算能力の進歩により、AI (人工知能) の分野で目覚ましい成果をもたらしています
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