強化学習
強化学習（きょうかがくしゅう、英: reinforcement learning、RL）は、ある環境内における知的エージェントが、現在の状態を観測し、得られる収益（累積報酬）を最大化するために、どのような行動をとるべきかを決定する機械学習の一分野である。 強化学習は、教師あり学習、教師なし学習と並んで、3つの基本的な機械学習パラダイムの一つである。
強化学習（きょうかがくしゅう、英: reinforcement learning、RL）は、ある環境内における知的エージェントが、現在の状態を観測し、得られる収益（累積報酬）を最大化するために、どのような行動をとるべきかを決定する機械学習の一分野である。 強化学習は、教師あり学習、教師なし学習と並んで、3つの基本的な機械学習パラダイムの一つである。
強化学習（きょうかがくしゅう、英: reinforcement learning、RL）は、ある環境内における知的エージェントが、現在の状態を観測し、得られる収益（累積報酬）を最大化するために、どのような行動をとるべきかを決定する機械学習の一分野である。 強化学習は、教師あり学習、教師なし学習と並んで、3つの基本的な機械学習パラダイムの一つである。
出典: Wikipedia「強化学習」 · CC BY-SA 4.0
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