「強化学習の実践者ガイド」

「美容・ファッションの専門家がお届けする『強化学習の実践者ガイド』」

ゲーム勝利AIエージェントの作成に最初のステップを進めましょう

機械学習では、データサイエンティストは主に教師あり学習と教師なし学習の領域を航海します。しかし、明確で興味深いサブフィールドがあります – 強化学習！

強化学習では、私たちはいわゆるエージェントにゲームの複雑さをナビゲートする方法を教えようとします。エージェントをシミュレートされた環境に配置し、戦略を試し、成功した動作に対して報酬を受け取り、ミスをすると罰金を与えます。

強化学習の著名な成果の1つがAlphaGoです。AlphaGoは、チェスよりも複雑なゲームである囲碁の世界チャンピオンを破ったモデルです。

強化学習の素晴らしいところは、エージェントに勝ち方をどう教える必要がないということです。勝ちまたは負けの見た目を伝えるだけです。

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たとえばチェスでは、対戦相手のキングをチェックメイトすることが勝利です。ここには、クイーンの重要性やポーンのささいなことについての明示的な指示はありません – エージェント自体がこれらの細微なニュアンスを推測します。

そして、伝統的なゲームに限らず、実質的に何でもゲームとして扱うことができます。クラシックなボードゲーム、ビデオゲーム、顧客に対して最も効果的な広告を特定するといったビジネスシナリオなどです。ビジネスシナリオでは、エージェントは顧客の成功した購入に対して報酬を得たり、広告クリックに対して少ない報酬を得たり、顧客による広告の無視に対して罰則を受けることができます。これはエージェントにとって戦略的なゲームとなり、報酬を最適化することはビジネスコンテキストでは収益に繋がります。

この記事では、強化学習の数学的な理論についてはあまり掘り下げません。あなたを初めに進めるための直感と実際のコードを提供したいと思います。そのために、優れたライブラリgymnasiumを使用します。これにより、エージェントがマスターすることができるいくつかの興味深いゲーム環境が用意されます。

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