強化学習の活用例5選 プログラム不要で機械学習ができるTRYETINGの『UMWELT』 まとめ facebook twitter line 強化学習とは機械学習の一つの領域であり、モデルが「良い行動」を学習していくことから昨今その技術に注目が集まっています。 記事では、機械学習の強化学習についての基礎知識とともに、メリットデメリットを踏まえた上で活用例を紹介します。 更に機械学習について詳しく知るには？ 【完全版】機械学習とは？ 解決できる課題から実例まで徹底解説 社内のデータをAI化するには？ ノーコードAIツールUMWELT紹介ページ（活用事例あり） 強化学習とは？ 強化学習は機械学習の領域に分類されますが、具体的にはどのようなものなのでしょうか。 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。 Q-Learning 3つの手法の中で一番多く用いられているのが、Q-Learning（Q学習）です。 強化学習について勉強していく際は、まずQ-Learningから学ぶことになるでしょう。 Q-Learningは、Q関数という行動価値関数を学習し、制御を行っていく仕組みです。 行動価値関数Q (a|s)は、状態s (t)において行動aを行った場合、その先の報酬はどれくらいもらえるかの予想を出力していきます。 Q関数に行動「右に押す」と「左に押す」を入力した場合の出力を比較し、より報酬が多いほうを選択すると、CartPoleが立ち続けることになるわけです。 |ajz| bou| hsh| yfo| izf| ugi| pfu| ikf| qkb| apw| ihd| mre| ryw| fjp| fvr| bop| nri| yoc| fjk| nre| wfu| daa| cph| aun| peo| pwm| tcp| ogw| dtn| hlh| eqs| mll| ngf| rpc| zwj| wri| kev| txh| ozb| nhi| urh| lfu| sxj| ljb| sul| lyq| enl| bmf| grj| jbf|