ε-greedy方策:探索と活用のバランス
- 強化学習における目標強化学習は、まるで人間が新しい環境で試行錯誤しながら行動を学習していくように、機械学習の分野においても重要な役割を担っています。この学習方法において中心となるのは「エージェント」と呼ばれる学習主体です。エージェントは、周囲の環境と相互作用しながら、様々な行動を試みます。それぞれの行動に対して、環境は「報酬」という形で反応を返します。強化学習の最大の目標は、エージェントが得られる報酬を最大化するように行動することを学習することです。エージェントは、試行錯誤を通じて、どの行動がより多くの報酬に繋がるかを学習し、行動パターンを最適化していきます。このプロセスは、報酬をより多く得られる行動を強化していくことから「強化学習」と名付けられました。環境や課題設定は多岐に渡り、例えばゲームの攻略やロボットの制御など、様々な分野への応用が期待されています。強化学習は、従来の機械学習では難しかった複雑な問題を解決する可能性を秘めた、注目すべき技術と言えるでしょう。