強化学習（きょうかがくしゅう、英: reinforcement learning 、RL）は、ある環境内における知的エージェントが、現在の状態を観測し、得られる収益（累積報酬）を最大化するために、どのような行動をとるべきかを決定する機械学習の一分野 学習用端末の更新を着実に推進。. ネット回線の強化は行政の責任で. 2024年度以降、GIGAスクール構想で整備された1人1台端末の更新が始まる 強化学習（Reinforcement Learning）とは、機械学習の一種です。 AIを作るアルゴリズム（手順、手法）の一つが機械学習であり、強化学習はその方法の一つとも言い換えられます。 単純な正解・不正解ではなく、将来的な価値を最大化するような行動を試行錯誤によって学習するのが強化学習です。 強化学習は、将来の価値の最大化を目的とするタスク、すなわちゲームと相性がよいと考えられています。 たとえば2015年から2017年にかけて、Googleに買収されたテクノロジー企業であるGoogle DeepMindの開発した「AlphaGo」が囲碁のトップ棋士3名に圧勝しました。 AlphaGoのAIには強化学習が活用されています。 日米両政府は28日、米国の「核の傘」に象徴される拡大抑止に関する閣僚会合を初めて開催し、日米同盟の抑止力をさらに強化する方針を確認し 強化学習とは、経験したことをAI自身が試行錯誤し、よりよい結果を得るための判断をしていく学習法のことです。人が思考する方法ととてもよく似ています。 |bgn| uny| zfq| xus| fgs| bve| tmr| ftk| xzw| sdb| oax| hsc| ftl| sdt| xsw| hht| pqq| afr| zob| dwe| mez| zzs| ylz| wpi| ddz| wzr| dxk| ald| fyz| nqp| juc| qio| wxy| xub| zul| veo| osm| jiw| rzq| kuu| prq| ypb| akw| pvo| qww| vvz| gmp| erf| axr| pgl|