人工知能と機械学習の基礎

人工知能（AI）とは、人間の知能を模倣するシステムやプログラムのことを指します。機械学習（ML）は、AIの一部であり、データを使ってモデルを学習させ、その結果を基に予測や判断を行う技術です。これに対して深層強化学習（DRL）は、機械学習の中でも特に強化学習の手法を深層学習と組み合わせたものです。

人工知能の歴史
機械学習の種類
深層強化学習とは
深層強化学習の基本用語
深層強化学習の流れ
深層強化学習の応用例

人工知能の歴史

人工知能の歴史は1950年代に遡ります。アラン・チューリングは、機械が人間のように思考できるかどうかを問う「チューリングテスト」を提唱しました。その後、様々な研究が進み、1980年代にはニューラルネットワークが注目されるようになりました。1990年代から2000年代にかけては、ビッグデータの登場により、機械学習が急速に進化しました。

機械学習の種類

機械学習は大きく分けて3つのタイプに分類されます。

– 教師あり学習：入力データとその正解ラベルを使ってモデルを学習させます。例えば、スパムメールのフィルタリングがこれに当たります。
– 教師なし学習：正解ラベルがないデータを使い、データの特徴を抽出します。クラスタリングが代表的な手法です。
– 強化学習：エージェントが環境と相互作用しながら報酬を最大化する行動を学習します。ゲームのプレイやロボットの制御などに応用されます。

深層強化学習とは

深層強化学習は、深層学習の手法を強化学習に組み合わせたものです。深層学習は大量のデータから特徴を抽出する能力が高いため、複雑な環境での強化学習においても効果を発揮します。これにより、ゲームや自動運転車などの高度なタスクにおいて、より良いパフォーマンスを実現できます。

深層強化学習の基本用語

深層強化学習を理解するためには、いくつかの基本用語を知っておく必要があります。

– エージェント：環境の中で行動を選択し、学習する主体です。
– 環境：エージェントが相互作用する対象で、エージェントの行動に対して報酬を返します。
– 状態：環境の特定の瞬間を表す情報です。
– 行動：エージェントが環境に対して行う選択です。
– 報酬：エージェントが行動を起こした結果得られる評価値です。
– ポリシー：エージェントが状態に基づいて行動を選択する戦略です。