用語集2025/9/28
Reinforcement Learning（強化学習）
試行錯誤を通じて最適な行動戦略を学習するAI技術。ゲーム攻略、ロボット制御、資源配分最適化で人間を超える性能を実現。
難易度:
上級
読了時間:約7分
定義
強化学習は、環境との相互作用から報酬最大化戦略を学習。AlphaGo、OpenAI Five、Tesla自動運転で実証された技術で、動的環境での意思決定最適化を実現します。
具体例
- Q-Learning：価値関数ベース、動的プログラミング
- Policy Gradient：方策勾配法、直接行動最適化
- Actor-Critic：価値関数と方策の同時学習
活用事例
- ゲームAI：囲碁、将棋、リアルタイム戦略
- ロボティクス：歩行制御、物体操作
- 金融：アルゴリズム取引、ポートフォリオ最適化
関連概念
Stable-Baselines3、Ray RLlib、OpenAI Gymで実装環境。PPO、SAC、DQNで主要アルゴリズム。CARLA、PyBulletで物理シミュレーション学習。
📝 要約
試行錯誤を通じて最適な行動戦略を学習するAI技術。ゲーム攻略、ロボット制御、資源配分最適化で人間を超える性能を実現。
関連タグ
強化学習Q-LearningPPOAlphaGoOpenAI Gym