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ページの作成:「Reinforcement Learningとは、エージェントが環境とのやり取りを通じて、最適な行動を学習するという人工知能の[[アルゴリズム]…」
Reinforcement Learningとは、エージェントが環境とのやり取りを通じて、最適な行動を学習するという[[人工知能]]の[[アルゴリズム]]の一種です。
Reinforcement Learningは、エージェントが行った行動に応じて報酬を与え、その行動を強化または抑制するという方法で学習を行います。このような方法により、エージェントは最終的な目標を達成するための最適な行動を学習することができます。
Reinforcement Learningは、[[ゲーム]]や[[ロボット]]などの控えめな環境での学習や、[[自動運転]]などのような多様な分野で使われています。この[[アルゴリズム]]は、環境が変化することを想定した学習が可能であり、非常に動的なシステムに対して適用することができます。
Reinforcement Learningは、エージェントが行った行動に応じて報酬を与え、その行動を強化または抑制するという方法で学習を行います。このような方法により、エージェントは最終的な目標を達成するための最適な行動を学習することができます。
Reinforcement Learningは、[[ゲーム]]や[[ロボット]]などの控えめな環境での学習や、[[自動運転]]などのような多様な分野で使われています。この[[アルゴリズム]]は、環境が変化することを想定した学習が可能であり、非常に動的なシステムに対して適用することができます。
