みるまのblog

強化学習の基礎理論として欠かせない「ベルマン方程式」は、価値関数の計算や最適方策の導出において中心的な役割を果たします。初めて聞く方にとっては数式の理解が難しいかもしれませんが、Pythonコードを用いて具体的に実装する … 続きを読む

バンディットアルゴリズムは、限られた情報の中で最適な選択を見つけるための強力な手法として、多くの分野で注目されています。特に、広告の最適表示や推薦システム、オンライン学習などリアルタイムに意思決定を行う場面で応用されてい … 続きを読む

数式とPython実装から理解するオフライン強化学習 オフライン強化学習は、過去に収集されたデータのみを用いてエージェントの学習を行う技術であり、実環境での試行錯誤が困難な場面で特に有用です。例えば医療やロボティクスの分 … 続きを読む

数式とPython実装から理解するActorCritic法 数式とPython実装から理解するActorCritic法 強化学習はエージェントが環境と相互作用しながら最適な行動を学習する分野であり、その中でもActorC … 続きを読む

数式とPython実装から理解する方策勾配法 数式とPython実装から理解する方策勾配法 強化学習における方策勾配法は、エージェントがどのように行動方策を学習していくかを示す重要な手法です。特に連続空間や大きな状態空間 … 続きを読む

数式とPython実装から理解する深層強化学習 深層強化学習は、人工知能の中でも特に注目されている分野の一つです。複雑な環境の中でエージェントが自律的に最適な行動を学習する手法であり、ゲーム攻略やロボット制御、さらには金 … 続きを読む

強化学習は、エージェントが環境と相互作用しながら最適な行動を学ぶ機械学習の一分野です。その中でも、Q学習は代表的なオフポリシー型の強化学習アルゴリズムとして広く知られています。初めて強化学習に触れる方でも分かりやすく、数 … 続きを読む

強化学習において、エージェントが環境からの報酬をもとに行動を改善していく手法の一つに「TD学習（Temporal Difference Learning）」があります。TD学習は、将来の報酬を予測しながら価値関数を更新す … 続きを読む

ベルマン方程式は、強化学習や動的計画法の基礎となる重要な概念です。初心者にとっては数式の理解が難しく感じられるかもしれませんが、数式の意味を丁寧に解説し、さらにPythonでの実装例を示すことで、直感的に理解できるように … 続きを読む

線形計画法は、資源配分や最適化問題を解く上で非常に重要な手法です。その中でもシンプレックス法は、実用的かつ効率的に最適解を求める代表的なアルゴリズムとして知られています。しかし、数式だけで理解するのは難しいと感じる方も多 … 続きを読む