方策勾配法

- 強化学習とその手法強化学習は、まるで人間が新しい環境で行動を学ぶように、機械自身が試行錯誤を通じて学習する枠組みです。この学習の主役は「エージェント」と呼ばれる学習者です。エージェントは、現実世界で例えると、迷路の中を進むネズミや、新しいゲームに挑戦するプレイヤーのようなものです。エージェントは、周りの環境を観察し、行動を選択します。そして、その行動の結果として、目標に近づけば「報酬」を、遠ざかれば「罰」を受け取ります。報酬はプラスの評価、罰はマイナスの評価と考えても良いでしょう。強化学習の目的は、エージェントが得られる報酬を最大化するように行動を最適化することです。エージェントは、試行錯誤を繰り返しながら、どの行動がより多くの報酬に繋がるかを学習し、最適な行動戦略を見つけ出していきます。この学習を支えるのが、強化学習アルゴリズムです。アルゴリズムは、大きく「価値関数ベース」と「方策勾配法」の二つのアプローチに分けられます。価値関数ベースの手法は、将来得られるであろう報酬の総和を予測し、より高い価値を持つ行動を選択するように学習を進めます。一方、方策勾配法は、直接的に最適な行動戦略を探索し、報酬を最大化するように行動の選択確率を調整していきます。このように、強化学習は、エージェントと環境の相互作用を通じて、最適な行動を学習していく枠組みであり、その応用範囲はロボット制御、ゲームAI、医療診断など、多岐にわたります。