ε-greedy

強化学習は、人工知能の一分野であり、機械学習の枠組みの中で発展してきました。この分野では、学習する主体であるエージェントが、試行錯誤を通して環境と相互作用しながら学習を進めます。目標は、エージェントが環境内で最適な行動戦略、つまり最善の手順を学習し、最大の報酬を得られるようにすることです。この学習過程において、エージェントは「活用」と「探索」のバランスを取るという重要な課題に直面します。「活用」とは、過去の経験から得られた知識に基づいて、現時点で最も良いと判断される行動を選択することを意味します。一方、「探索」は、未知の状態や行動を試すことで、より多くの情報を得ようとする行動を指します。例えば、新しいレストランを選ぶ場面を考えてみましょう。「活用」重視ならば、過去に美味しかったレストランの中から選ぶことになります。しかし、「探索」を重視するならば、未知のレストランに挑戦することで、さらに美味しいお店を発見できる可能性があります。強化学習においても同様に、「活用」のみを重視すると、局所的な最適解に陥り、真に最適な行動戦略を見逃してしまう可能性があります。逆に、「探索」ばかりに偏ると、非効率な行動を繰り返すことになり、学習効率が低下する可能性があります。そのため、強化学習における重要な課題は、状況に応じて「活用」と「探索」のバランスを適切に調整するメカニズムを開発することです。