強化学習

強化学習（Reinforcement Learning: RL）は、環境との相互作用を通じて累積報酬信号を最大化するためのエージェントの訓練方法です。エージェントは、報酬や罰則という形でフィードバックを受け取りながら、長期的な報酬を最大化することを目指して最適な方策や意思決定メカニズムを学習します。RL は自動制御、ロボット工学、ゲーム、リソース管理などの分野で重要な応用が見られます。