強化学習 の用語ページの内容を、手を動かして定着させるためのチュートリアルです。手順どおりに進めると、定義を自分の言葉で説明できる状態まで到達できます。
「強化学習」が何を指すのか、最初の一文を自分の言葉で言い換えてみます。強化学習は、教師あり学習・教師なし学習とは異なり、明示的な教師データは与えられません。— この一文を土台にすると外れません。
強化学習の基本的な仕組みは、エージェントが環境の状態を観測し、その状態に基づいて行動を選択し、その結果として環境が変化し、エージェントは報酬を受け取るというサイクルで構成されています。この節を読み、仕組みの該当部分をページで確認しましょう。
代表的なアルゴリズムとしては、Q学習、SARSA、DeepQ-Network(DQN)、PolicyGradient法などがあります。この節を読み、仕組みの該当部分をページで確認しましょう。
強化学習は、正解をあらかじめ用意できないものの、行動の結果として良し悪しを評価できる課題に向いています。この節を読み、仕組みの該当部分をページで確認しましょう。
プロンプト集の型を使って「強化学習」を誰かに説明する文章を書いてみます。最後に「まとめ」(強…)と突き合わせて不足を補います。