機械学習:強化学習

機械学習の文脈での強化学習と,心理学の文脈での強化学習とでは,毛色が異なります。 前者は後者の実験成果を元に発展した手法ではありますが,現在では異なる分野となっています。

また強化学習は,他の機械学習の分野とも毛色が異なっています。問題設定が異なることもあり,出発点となる考え方の抽象度も異なります。

そもそも,データが与えられて,そのデータを分析するというデータサイエンス的な考え方の大枠と, 環境と行為者(エージェント)とがあって,エージェントは環境に働きかけて,その結果報酬を受取る,という強化学習の枠組みとなる考え方には乖離があります。 しかし,(強化学習もデータサイエンスも)定式化が進展し,理論も環境も整備され,大きな分野となっています。

主要な手法としてQ学習やアクタークリティック法がありますが、それらはTD学習(Temporal difference learning)と呼ばれる手法に分類されます。

2014年には強化学習の手法とディープラーニングとを組み合わせて,アタリのビデオゲームを行う DQN と名付けられたシステムがゲームによっては人間の成績を上回ることで話題になりました。

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  • 最終更新: 2016/12/02 15:06
  • by n.arakawa