Q学習

Q-Learningは、強化学習のアルゴリズムの一つで、特定の状態で特定の行動を取ることによる期待される報酬を評価する行動価値関数Qを学習することを目的としています。このアルゴリズムの主な目標は、エージェントがさまざまな状況において自律的に決定を下し、累積報酬を最大化する行動を選択できるようにすることで、動的な環境での効率的な学習と適応を実現することです。Q-Learningは環境のモデルを必要としないため、非常に汎用性が高く、ゲームやロボットのナビゲーションなど、幅広い分野で活用されています。