ディープ強化学習

深層強化学習は、深層学習と強化学習を組み合わせた先進的な手法で、エージェントと環境との相互作用を通じて最適な意思決定戦略を自動的に学習することを目指しています。その主な目的は、複雑で動的な環境において累積報酬を最大化させることで、効率的な自律学習と適応性を実現することです。深層強化学習は、ゲーム、ロボット工学、自動運転などの分野で大きな応用価値を持ち、従来の手法では扱いにくい高次元状態空間や非線形問題に対処できます。