強化学習

強化学習（Reinforcement Learning: RL）は、エージェントが環境と相互作用しながら累積報酬信号を最大化するように行動を学習する方法です。エージェントは報酬や罰というフィードバックに基づいて行動戦略を調整し、長期的な最大報酬を達成できる最適な方策を見つけることを目指します。RLは自律的な意思決定システムにおいて重要な応用価値を持ち、ロボット制御、ゲーム戦略の最適化、リソース管理など、幅広い分野で活用されています。