強化学習 (RL) は人工知能 (AI) と機械学習のサブフィールドで、環境と対話し、意思決定を行い、特定の目標を達成するための最適なポリシーを学習するインテリジェント エージェントのトレーニングに焦点を当てています。これは人間や動物の行動学習プロセスにインスピレーションを得ており、エージェントは環境から正または負のフィードバック (報酬または罰) を受け取ることに基づいて行動を実行することを学習します。強化学習アルゴリズムは、試行錯誤を通じて時間の経過とともに動作を最適化する能力と、過去の経験から得た知識を活用して将来の意思決定を改善する能力によって区別されます。近年、RL は並外れた可能性を示し、ロボット工学、金融、自動運転車、ゲームプレイなどのさまざまな分野で大きな成功を収めています。
強化学習フレームワークのコアコンポーネントには次のものがあります。
- エージェント: 学習して意思決定を行うインテリジェントなエンティティ。環境を探索し、特定のポリシーに基づいてアクションを実行するアルゴリズムを表します。
- 環境: エージェントが対話する環境またはコンテキスト。問題領域に関連するすべての情報がカプセル化され、エージェントに観察と報酬が提供されます。
- 状態: 環境内のエージェントの現在の状況を表し、意思決定に必要なすべての関連情報を取得します。
- アクション: エージェントが環境と将来の状態に影響を与える選択。アクション空間として知られる一連の可能なアクションから選択されます。
- ポリシー: 特定の状態でどのアクションを実行するかを決定するためにエージェントが使用する戦略。状態からアクションへのマッピングとして定義されます。
- 報酬: 特定のアクションを実行した結果としてエージェントが環境から受け取るスカラー フィードバック信号。これは、特定の状態におけるアクションの望ましさを反映します。エージェントの目的は、時間の経過とともに得られる累積報酬を最大化することです。
- 値関数: 特定の状態から開始し、特定のポリシーに従ってエージェントが獲得できる期待累積報酬を推定する関数。この機能は、さまざまなポリシーの品質を評価し、エージェントの意思決定プロセスをガイドするのに役立ちます。
強化学習アルゴリズムは、大きく次の 3 つのカテゴリに分類できます。
- 価値ベースのアルゴリズム: これらのアルゴリズムは、特定のポリシーまたは最適なポリシーの価値関数を直接推定することに焦点を当てています。価値関数が学習されると、エージェントは推定値を最大化するアクションを選択します。人気のある値ベースのアルゴリズムには、Q ラーニング、ディープ Q ネットワーク (DQN)、およびダブル DQN などがあります。
- ポリシーベースのアルゴリズム: これらのアルゴリズムは、値関数を必要とせずにポリシーを直接学習します。エージェントは、学習したポリシー パラメータに従ってアクションを選択します。ポリシーベースのアルゴリズムの例には、REINFORCE、近接ポリシー最適化 (PPO)、および信頼領域ポリシー最適化 (TRPO) があります。
- Actor-Critic アルゴリズム: これらのアルゴリズムは、学習プロセス中にポリシー勾配推定値 (アクター) を改善するのに役立つ別個の値推定器 (クリティカル) を利用することで、値ベースのアルゴリズムとポリシーベースのアルゴリズムの両方の長所を組み合わせています。人気のある Actor-Critic アルゴリズムには、Advantage Actor-Critic (A2C)、Soft Actor-Critic (SAC)、Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG) などがあります。
強化学習は近年、さまざまな複雑なタスクに適用されて成功しています。たとえば、RL とディープ ニューラル ネットワークを組み合わせた DeepMind の AlphaGo および AlphaZero アルゴリズムは、囲碁、チェス、将棋のゲームで超人的なパフォーマンスを達成しました。 RL のもう 1 つの画期的なアプリケーションは OpenAI の Dota 2 ボットで、非常に複雑で戦略的なオンライン マルチプレイヤー ゲームでプロの人間のプレイヤーに勝つ能力を実証しました。 RL は、金融における取引戦略の最適化、効率的なエネルギー管理システムの開発、推奨システムの改善にも使用されています。
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