強化学習とは、コンピューターのエージェントが環境とのやり取りを通じて試行錯誤を繰り返しながら、あるタスクのやり方を学んでいく機械学習手法の一つです。
この eBook では、強化学習をはじめる際に役立つ用語の解説や、例、チュートリアル、その他のリソースを紹介しています。報酬や方策構造から学習、展開に至るまで、強化学習に必要な内容を幅広く取り上げています。
学習内容:
- 強化学習の基本的な問題設定と従来の制御手法との違い
- 方策ベース、価値ベース、Actor-Critic 法など、さまざまな学習アルゴリズムの種類
- 各学習手法の長所と短所 (Q 学習のベルマン方程式を含む)
- 教師あり学習、教師なし学習、強化学習の違い
- 学習済み方策を展開する前に考慮すべき点と手法に関連する全体的な課題と限界
