強化学習（Reinforcement Learning、RL）とは、エージェントが環境と相互作用しながら試行錯誤を通じて最適な行動を学ぶ機械学習の一分野です。強化学習では、エージェントは行動（アクション）を選択し、その行動の結果として報酬（リワード）を受け取り、環境の状態（ステート）が変化します。このプロセスを繰り返すことで、エージェントは将来的に得られる累積報酬を最大化するための方策（ポリシー）を学習します。
強化学習の基本的な要素は以下の通りです：
- エージェント（Agent）: 環境内で行動を選択し、その結果に基づいて学習する主体。
- 環境（Environment）: エージェントが相互作用する外部の世界。環境はエージェントの行動に応じて変化し、報酬を提供する。
- 状態（State）: 環境の現在の状況を表す情報。エージェントは状態を観察して行動を選択する。
- 行動（Action）: エージェントが環境に対して行う選択。
- 報酬（Reward）: エージェントの行動に対して環境から与えられるフィードバック。正の報酬は良い行動を促し、負の報酬は悪い行動を避けるようにする。
強化学習のプロセス
- 初期状態の観察: エージェントは環境の初期状態を観察する。
- 行動の選択: エージェントは現在の状態に基づいて行動を選択する。
- 環境の変化と報酬の受け取り: エージェントの行動に応じて環境が変化し、報酬が与えられる。
- 新しい状態の観察: エージェントは新しい状態を観察する。
- 学習: エージェントは行動の選択とその結果から学習し、次回以降の行動選択に反映する。
強化学習のアルゴリズム
強化学習にはいくつかのアルゴリズムがありますが、代表的なものには以下があります：
- Q学習（Q-Learning）: Q値と呼ばれる各状態・行動ペアの価値を学習することで最適な行動を見つける。
- SARSA: 状態、行動、報酬、次の状態、次の行動の組み合わせに基づいて学習を行う方法。
- Deep Q-Networks（DQN）: ディープラーニングを利用してQ値を近似し、大規模な状態空間でも学習を可能にする。
強化学習は、ロボティクス、ゲームプレイ、自動運転車、経済学など、多くの分野で応用されています。
