強化学習とその応用シナリオを理解する

犬を訓練する最良の方法は、ご褒美システムを使用して、良い行動をした犬に褒美を与え、間違ったことをした犬を罰することです。同じ戦略は、強化学習と呼ばれる機械学習にも使用できます。

強化学習は機械学習の分野の 1 つであり、問​​題に対する最適な解決策を見つけるための意思決定を通じてモデルをトレーニングします。

モデルの精度を向上させるために、正の報酬を使用してアルゴリズムが正解に近づくように促し、負の報酬を使用して目標からの逸脱を罰することができます。

目標を明確にしてからデータをモデル化するだけで、モデルはデータとの対話を開始し、手動介入なしで独自にソリューションを提案します。

強化学習の例

引き続き犬の訓練を例に挙げますが、犬にさまざまな動作をさせるために犬用ビスケットなどのご褒美を与えます。

犬は一定の戦略に従って報酬を追求するため、命令に従い、おねだりなどの新しい行動を学習します。

犬は走り回ったり、遊んだり、周囲を探索したりすることが大好きです。強化学習アルゴリズムでは、この動作は探索と呼ばれます。犬は自分自身の報酬を最大化する傾向があり、これを搾取と呼びます。ただし、探索の方が得られる報酬が少なくなる可能性があるため、探索と活用の間にはトレードオフの関係があります。

強化学習の重要な用語

• エージェント: エージェントは強化学習を通じてトレーニングされたモデルです
• 環境: モデルを最適化する必要があるトレーニング状況は次のとおりです。
• アクション: モデルが実行できるすべてのステップ
• ステータス: モデルによって返された現在の位置/ステータス
• 報酬: モデルが環境内で移動するのを支援します。特定のアクションを評価すると、報酬/ポイントが与えられます。
• 戦略: 戦略は、エージェントがいつでもどのように行動するかを決定します。アクションと現在の状態の間のマッピングとして機能します

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