アルゴリズム 行動価値関数とは？強化学習における役割を解説
- 強化学習における目標
強化学習は、人工知能の分野において注目されている学習方法の一つです。この学習方法では、学習の主体となる「エージェント」が周囲の環境と相互作用しながら、試行錯誤を通じて学習を進めていきます。
強化学習の最大の目標は、エージェントが一連の行動を取った結果として最終的に得られる「報酬」を最大化することです。この報酬は、エージェントが目的を達成するために適切な行動を選択する際の指標となります。
例えば、迷路を解くロボットを開発する場合を考えてみましょう。この場合、ロボットが迷路のゴールに到達することが目標となります。そこで、ゴール到達までの時間を短縮すること、あるいはゴールまでの経路で取得できるポイントを最大化することを報酬として設定します。
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ていきます。そして、学習した結果に基づいて、将来の行動を決定していくのです。このように、強化学習は、明確な目標を設定し、報酬を最大化するようにエージェントを訓練することで、複雑な問題を解決できる可能性を秘めています。
