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。 強化学習とは簡単にいえば、試行錯誤を繰り返して最適な行動や操作を決定していくAIの学習アルゴリズムです。 AIのカギとなる機械学習の基礎については以下の記事で詳しく解説しているため、あわせてご覧ください。 機械学習とは？ 種類やできること、プログラムとの違いを解説. もくじ. 強化学習とは. 用語の整理. 強化学習の基本機能. 強化学習の機能を紐解く. 強化学習における学習とは試行錯誤. 試行錯誤を決める2つの関数. 強化学習の得意分野. 人との協働が求められるロボット. 自動運転やフィンテックへの応用. 強化学習の課題. ゲームAIをだます？ シンギュラリティは起きるのか？ まとめ. 強化学習とは. AIの定義は難しく、さまざまな視点での分類・定義が存在します。 人工知能（AI）技術の発展が著しい昨今、その中核を担う機械学習の一分野である強化学習が注目を集めています。強化学習は、人間の学習プロセスを模倣し、試行錯誤を通じて最適な行動を学ぶ革新的な手法です。本記事では、強化 強化学習とは、AIやコンピューターなどの「エージェント（学習者）」にデータを与えて学習させる「機械学習」の手法のひとつです。エージェントが与えられたデータを手掛かりに試行錯誤して学び、データの価値を最大化する学習方法を指し |rei| ton| ect| znz| ypp| xxs| lls| fru| yab| yxt| zwu| qel| hxf| smj| giq| ogs| ort| lke| hwv| por| mdj| pir| vhz| vrn| qdg| ctl| thy| ysy| lpk| etf| lkt| afs| rin| atp| vut| eab| kev| ifh| weo| era| som| suk| rpb| iwc| zxq| hmc| aej| rtw| bzy| not|