Introduction to Reinforcement Learning

要約

人工知能(AI)の一分野である強化学習(RL)は、累積報酬を最大化するために環境と相互作用して意思決定を行うエージェントを訓練することに焦点を当てている。本稿では、RLの中核概念、方法論、およびさらなる学習のためのリソースを網羅し、RLの概要を説明する。また、状態、行動、方針、報酬信号などの基本的な構成要素について徹底的に説明し、読者が基礎的な理解を確実に深められるようにしている。さらに、モデルフリー、モデルベース、バリューベース、ポリシーベースなどの重要な要素に基づいて分類された、さまざまなRLアルゴリズムを紹介している。また、書籍、コース、オンラインコミュニティなど、RLの学習と実装のためのリソースも提供する。明確で構造化された入門書を提供することで、本論文は初心者のためにRLの複雑さを単純化し、理解へのわかりやすい道筋を提供することを目的としている。

要約(オリジナル)

Reinforcement Learning (RL), a subfield of Artificial Intelligence (AI), focuses on training agents to make decisions by interacting with their environment to maximize cumulative rewards. This paper provides an overview of RL, covering its core concepts, methodologies, and resources for further learning. It offers a thorough explanation of fundamental components such as states, actions, policies, and reward signals, ensuring readers develop a solid foundational understanding. Additionally, the paper presents a variety of RL algorithms, categorized based on the key factors such as model-free, model-based, value-based, policy-based, and other key factors. Resources for learning and implementing RL, such as books, courses, and online communities are also provided. By offering a clear, structured introduction, this paper aims to simplify the complexities of RL for beginners, providing a straightforward pathway to understanding.

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