強化学習（Reinforcement Learning）とは？-AI関連の用語集【クラベルAI】-

強化学習（Reinforcement Learning）

強化学習（Reinforcement Learning）とは、エージェント（仮想的な学習者）が環境と相互作用しながら、試行錯誤を通じて最適な行動戦略を学ぶ機械学習の一手法です。エージェントは、環境からのフィードバック（報酬または罰）を受け取り、その結果をもとに次にとるべき行動を調整します。このプロセスを繰り返すことで、最終的には報酬を最大化するための最適な政策（行動方針）を学習します。強化学習は、ゲームのAIロボット制御・自律走行車・金融取引のアルゴリズムなど、さまざまな分野で応用されています。

強化学習（Reinforcement Learning）関連用語

強化学習（Reinforcement Learning）に関連する単語は以下の通りです。

強化学習（Reinforcement Learning）やさしい解説

強化学習（Reinforcement Learning）とは、正解を与えなくても試行錯誤しながらコンピュータがどうやったら一番いい結果が得られるのかを学ぶ方法です。ゲームで例えると、キャラクターがどう動けば敵を倒したりアイテムを手に入れられるかや最終的に高得点を取れるかを少しずつ学んでいくようなものです。

キャラクター（コンピュータ）は、最初はどのような動きをすれば良いか分かりません。試しに動いてみて、良い結果（高得点）や悪い結果（ゲームオーバー）を経験します。そして、その経験をもとに次はどう動くかを決めます。この繰り返しを続けることで、最も高得点を取るための動きを覚えていくのです。

AI関連の用語集【まとめ】

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