強化学習 – Reinforcement Learningとは？

強化学習
　– Reinforcement Learning

「強化学習」とは、コンピューターが試行錯誤を通じて、最良の行動を学ぶ方法です。

たとえば、ゲームをしている子どもが、失敗から学びながら、ゲームの勝ち方を見つけるのと似ています。

強化学習は、エージェントが環境と相互作用し、その結果に基づいて報酬を得るプロセスを通じて、最適な行動戦略を学ぶアルゴリズムです。

この方法は、車の自動運転、ロボティクス、ゲームの戦略開発など、複雑な意思決定が必要な場面で活用されます。

• 強化学習アルゴリズムを使用して、自動運転の走行ルートを最適化しました。

• チャットボットの応答品質を改善するために、強化学習を適用しています。

• 強化学習を利用して、株式市場の取引戦略を開発しました。