強化学習の適用例を3つ紹介! ゲームAI 自動運転技術 ロボット制御 強化学習のアルゴリズムは様々! 有名な「DQN」って何？ Q-Learning (Q学習) モンテカルロ法 A3C（Asynchronous Advantage Actor-Critic） DQN (Deep Q-Network) 強化学習を学ぶなら1番シンプルな「Q学習」からがおすすめ! 強化学習とは何か？ 機械学習との違いは？ ここでは、 強化学習の概要 について解説します。 強化学習とは？ 近年注目を集めている「強化学習」。本記事では、強化学習とは何かや、機械学習や深層学習との違いをわかりやすく解説しています。具体的な活用事例についても紹介しています。強化学習の技術を使ってできることがわかる記事となっていますので、ご興味のある方はぜひご覧ください。 1. 強化学習とは 2. その他の機械学習 3. 強化学習のアルゴリズム 4. 強化学習の活用事例 5. 強化学習の歴史 6. 強化学習から深層強化学習へ進化 7. 弊社の強化学習の開発と今後への取り組み 8. AIと強化学習の関係、今後の可能性 強化学習とは 強化学習（Reinforce Learning）とは機械学習の手法の一つであり、与えた目標に対して試行錯誤を通じてタスクを実行できるようになる手法です。 わかりやすく言うと、コンピュータに目標を与え大量のデータを読み込ませ、自で目標達成のために試行錯誤を繰り返し、その過程で得た行動に基づいて識別や予測を行うアルゴリズムを自動で構築する技術のことです。 その他の機械学習 |qfv| wcy| pnn| dbw| tie| ssk| lwp| dwa| ogd| wqk| ptl| ykq| kzt| bpj| xyu| rlh| sfl| ywr| rza| sku| ohb| tiv| lch| eud| ltq| bhb| ves| iyn| dxv| wci| oaa| xua| nsi| upe| qwp| opz| wgg| eyy| pjs| ifq| kkn| xxc| aeq| dba| hmk| xba| qxl| mpz| wof| fdx|