強化学習

強化学習（Reinforcement Learning: RL）は、エージェントが環境との相互作用を通じて最適な行動戦略を学習し、累積報酬を最大化することを目指す機械学習の手法です。その主な目的は、動的な環境における自律的な意思決定の最適化を達成し、システムの性能を向上させることです。自然言語処理などの複雑なタスクにおいて、RLは順次意思決定問題を効果的に解決し、モデルの適応性と堅牢性を高め、広範な応用価値を持っています。