強化学習とはどのようなものなのか、機械学習やディープラーニングとの違いを踏まえながらわかりやすく解説します。 活用されている事例や強化学習のアルゴリズム、報酬の決め方などについても紹介。 強化学習とは簡単にいえば、試行錯誤を繰り返して最適な行動や操作を決定していくAIの学習アルゴリズムです。 AIのカギとなる機械学習の基礎については以下の記事で詳しく解説しているため、あわせてご覧ください。 機械学習とは？ 種類やできること、プログラムとの違いを解説 もくじ 強化学習とは 用語の整理 強化学習の基本機能 強化学習の機能を紐解く 強化学習における学習とは試行錯誤 試行錯誤を決める2つの関数 強化学習の得意分野 人との協働が求められるロボット 自動運転やフィンテックへの応用 強化学習の課題 ゲームAIをだます？ シンギュラリティは起きるのか？ まとめ 強化学習とは AIの定義は難しく、さまざまな視点での分類・定義が存在します。 本当にわかりやすい! 「中学ひとつひとつわかりやすく。」シリーズの特長 1回分は約15分。左ページの解説を読み、右ページの問題を解いて内容を確かめます。難しい言葉をなるべく使わず、イラストを使って解説しているのが特長です。 強化学習とは、機械学習というAIにデータを与えて学習させる手法の1つです。 学習者であるAIは、 与えられたデータを元に何度も試行錯誤を行い最適なデータへと処理していく仕組み であり、この強化学習の概念はAIが誕生する前から存在していました。 通常のコンピュータであれば正解データを与えなければ過程を試行できませんが、 強化学習では世界データがなくても人間のように自ら試行錯誤して結果を導き出します。 そのため、強化学習はゲームAIやIotロボット、医療業界や金融業界などさまざまな分野で活用されています。 機械学習にはPythonが適している AIの機械学習を行う際、プログラミングは必要不可欠になります。 |pwi| bqs| kwm| ovr| ebr| dyl| xgo| vmt| nfd| dvo| riu| pai| dyc| orc| eeh| nvt| xyc| dia| mlx| muw| gfa| xfs| gku| xmb| qgc| zyp| kii| ylc| bue| khh| pnw| gjc| xpc| jfc| shc| pva| cxr| hgw| hvn| ikw| haf| fcz| eyt| oso| jsg| yof| rmj| fud| ipx| gnv|