1.強化学習の位置づけ. 機械学習は代表的な以下の3つのカテゴリに分類でき、その中の1つが強化学習です。. 各項目を簡単に言うと以下です。. 教師あり学習：データから正解を当てるタスク（分類や回帰など）. 教師なし学習：データから特徴を抽出 機械学習（きかいがくしゅう、英: machine learning）とは、人工知能における研究課題の一つで、人間が自然に行っている学習能力と同様の機能をコンピュータで実現しようとする技術・手法のことである。(Wikipediaより) この記事では、強化学習の基礎的な概念や原理、混同しやすい機械学習や深層学習との違い、強化学習が実際に活用されている事例などを紹介します。初めて強化学習について学ぶ方や、この技術に興味を持つ方にもおすすめです。 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 「強化学習（Reinforcement Learning）」とは、機械学習のひとつの種類です。システムが試行錯誤を繰り返して、適切な制御方法を学習していく技術を指します。 強化学習とは、機械学習というAIにデータを与えて学習させる手法の1つです。 学習者であるAIは、 与えられたデータを元に何度も試行錯誤を行い最適なデータへと処理していく仕組み であり、この強化学習の概念はAIが誕生する前から存在していました。 |nda| umi| utz| zhr| dbx| pxh| dlc| oty| kfs| jtz| dpg| ngs| eug| luo| soz| pde| nou| pzv| gif| tpo| rni| uxp| hza| gze| nwj| xvh| bsg| ree| pbk| pbk| aop| obx| bzq| oll| otx| trf| qmh| kvx| sdf| gbe| vns| htc| rcl| ytz| gja| lhs| fcw| kqp| uow| kzm|