強化学習入門：Q-learning徹底解説
強化学習入門：仕組みと簡単なPython実装 強化学習入門：仕組みと簡単なPython実装 強化学習は、機械学習の一分野であり、エージェントが環境と相互作用し、報酬を最大化するように学習する手法です。人間が経験を通じて学習するのと同じように、試行錯誤を繰り返すことで最適な行動を学習します。 強化学習の基本的な仕組み 強化学習の基本的な仕組みは、以下の３つの要素で構成されます。 エージェント ：環境と相互作用する主体です。行動を選択し、環境からの結果（報酬）を受け取ります。 環境 ：エージェントが行動する対象となる世界です。エージェントの行動に応じて状態の変化や報酬を与えます。 報酬 ：エージェントの行動に対する評価値です。報酬がプラスであれば良い行動、マイナスであれば悪い行動と判断されます。 エージェントは、自分の行動がどのように報酬に影響を与えるかを学習し、より多くの報酬を得られるように行動を選択します。このプロセスを繰り返すことで、エージェントは最適な行動ポリシー（どのような状況でどのような行動をとるか）を学習します。 簡単なPython実装例 (Q-learning) ここでは、強化学習の基本的なアルゴリズムであるQ-learningを用いた簡単な実装例を紹介します。 import numpy as np # Q-tableの初期化 (状態と行動の組み合わせに対するQ値) Q = np.zeros((5, 5)) # 5x5の環境を想定 # 学習率 alpha = 0.1 # 割引率 gamma = 0.9 # エピソード数 episodes = 1000 for episode in range(episodes): state = 0 # 初期状態 done = False while not done: # 行動の選択 (ε-greedy法を使用) if np.random.uniform(0, 1) このコードは、5x5の環境でQ-learningアルゴリズムを実装しています。環境の状態は0から4、行動は0から3を表します。エージェントは環境と相互作...