こんにちは〜ららぽてすらです♪💁♀️
今回は、私たちが日々の生活の中でAIに出会う機会が増えているこの時代に、AIがどのようにして学ぶのか、そしてその具体的な一つの方法、Qラーニングについて解説します。👩🏫
【Qラーニングとは】🤖
AIが自分で学ぶ一つの方法である「強化学習」の中でも、特に「Qラーニング」はその中心的な手法とされています。Qラーニングは、エージェント（AI）がどの行動を取るべきかを学ぶ方法で、ゲームのような環境で最適な行動を見つけ出すのが得意です。🎯
例えば、マリオのようなゲームをプレイするAIを想像してみてください。AIはどの道を進むべきか、敵を避けるべきか、コインを集めるべきかといった行動を選択します。Qラーニングは、この選択をする際にどの行動が最善かをAIに教える手法なのです。🕹️
【Qテーブルとは】📊
では、AIはどのようにして最適な行動を学ぶのでしょうか。それがこの「Qテーブル」の出番です。Qテーブルは一見複雑に見えるかもしれませんが、本質的には行動と報酬の関係を表した表なのです。
Qテーブルは、各状態と可能な行動の組み合わせごとに「Q値」を持ちます。このQ値は、その行動を取ったときに得られると予想される報酬を表しています。つまり、AIは各状態でQ値が最大となる行動を選ぶことで、最終的に最大の報酬を得ることを目指すのです。💰
【Qラーニングの学習プロセス】📚
Qラーニングの学習プロセスは以下のように進行します。
- 初めてのステップでは、Qテーブルはランダムな値で初期化されます。この時点では、AIはどの行動が最適なのか全く知りません。🎲
- AIは環境の中で行動を選び、その結果として報酬を受け取ります。🏃♂️
- 受け取った報酬と行動に基づいて、Qテーブルの値（Q値）が更新されます。これにより、AIはその行動が良かったのか悪かったのかを学びます。👨🎓
このプロセスを何度も繰り返すことで、AIは最適な行動を学んでいきます。つまり、QテーブルはAIの経験と知識を反映したものとなるのです。🔄
Qラーニングは、AIが自ら試行錯誤しながら学んでいく様子を見るのが楽しいですね！😄
今後もいろいろとわかりやすく解説していくのでお楽しみに！🔜
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