【G検定まとめ】要点整理&当日用カンペの項目別詳解ページです。

詳細な知識や実装は試験には必ずしも必須ではありませんが、試験対策として理解を深めたい方はぜひ最後までご覧ください。

G検定まとめはこちら

強化学習と価値関数

強化学習の目的は、現在の状態から将来の累積報酬が最大となるような行動を選択していくことだが、実際に最適な方策を見つけ出すのは難しいため、最適な方策を直接求める代わりに状態や行動の「価値」を設定し、その価値が最大となるように学習をするアプローチの検討がされた。この「価値」を表す関数として状態価値関数(state-value function)、行動価値関数(state-value function)を導入する。

強化学習の概要と目的

強化学習は、機械学習の一分野で、エージェントが環境と相互作用し、目標は最適な行動方針(ポリシー)を学習することです。エージェントは、環境から得られる報酬を最大化するように行動を選択し、長期的な成功を目指します。強化学習は、自然界の生物が行動を学習するプロセスに似ており、多くの実用的な応用があります。

強化学習の基本的な概念

  • エージェント: 学習者や意思決定者で、環境と相互作用する主体です。
  • 環境: エージェントが行動を選択し、報酬を得ることができる状況や状態の集合です。
  • 状態: 環境の特定の状況を表す情報の集合で、エージェントが行動を選択する際の基準となります。
  • 行動: エージェントが状態に基づいて選択できる具体的な操作です。
  • 報酬: エージェントが行動を選択した結果として環境から得られるフィードバックで、エージェントの目標は累積報酬を最大化することです。

価値関数の役割

価値関数は、エージェントがある状態で取るべき最適な行動を判断するための基準です。価値関数は、状態や行動の価値を表し、エージェントが将来の報酬を最大化できるような行動を選択する際に役立ちます。価値関数は、強化学習アルゴリズムの中核であり、最適なポリシーを見つけるための指針となります。

状態価値関数と行動価値関数

価値関数は、強化学習においてエージェントの将来の報酬を予測する指標です。主に状態価値関数と行動価値関数の2種類があります。

状態価値関数

状態価値関数V(s)は、ある状態sにおいて、エージェントがポリシーπに従って行動した場合に得られる期待累積報酬を表します。V(s)は、エージェントが状態sからスタートして、その後最適な行動を取り続けた場合の報酬の総和を示します。

$$V^{\pi}(s) = \mathbb{E} \Bigg[\sum_{t=0}^{\infty} \gamma^{t} R_{t+1} \Bigg| S_t = s, \pi \Bigg]$$

行動価値関数

行動価値関数Q(s, a)は、ある状態sで行動aを取り、その後ポリシーπに従って行動した場合に得られる期待累積報酬を表します。Q(s, a)は、エージェントが状態sで行動aを選択し、その後最適な行動を取り続けた場合の報酬の総和を示します。

$$Q^{\pi}(s, a) = \mathbb{E} \Bigg[\sum_{t=0}^{\infty} \gamma^{t} R_{t+1} \Bigg| S_t = s, A_t = a, \pi \Bigg]$$

価値関数の性質と利点

価値関数は、エージェントが最適な行動を判断するための基準を提供します。状態価値関数と行動価値関数は、強化学習アルゴリズムで使用される主要な指標であり、最適なポリシーを見つけるために重要です。価値関数の利点は以下の通りです。

  • 価値関数を使用することで、エージェントは最適な行動を選択し、将来の報酬を最大化できます。
  • 状態価値関数と行動価値関数は、強化学習アルゴリズムにおいて、エージェントが最適な行動を選択し、将来の報酬を最大化するための重要な基準を提供します。

状態価値関数(V(s))は、ある状態sにおいて、エージェントがポリシーπに従って行動した場合に得られる期待累積報酬を表します。状態価値関数は、エージェントが状態sからスタートして、その後最適な行動を取り続けた場合の報酬の総和を示しています。これにより、エージェントはどの状態がより有益であるかを判断できます。

行動価値関数(Q(s, a))は、ある状態sで行動aを取り、その後ポリシーπに従って行動した場合に得られる期待累積報酬を表します。行動価値関数は、エージェントが状態sで行動aを選択し、その後最適な行動を取り続けた場合の報酬の総和を示しています。これにより、エージェントは特定の状態でどの行動が最も有益であるかを判断できます。

価値関数を使用することで、エージェントは将来の報酬を最大化する行動を選択し、学習プロセスを効率的に進めることができます。また、価値関数は、エージェントが未知の状況や環境での適応能力を向上させることができます。価値関数の推定により、エージェントは過去の経験から学習し、新しい状況に対応する能力を向上させることができます。

G検定学習法

最後までご覧いただきありがとうございました。

当サイトではG検定に役立つ情報をまとめています。

ぜひご覧ください。

本サイトの活用方法

【G検定2024まとめ】理解度確認問題集【直前対策】

問題 すべての問題の解答が終わると答えを見ることができます。 解説動画 関連記事【G検定まとめ2024】YouTube動画リスト(問題編) 2024年5月4日 【G検定まとめ2024】YouTube動画リスト( […]

【G検定まとめ2024】YouTube動画リスト(問題編)

講義編はこちら 関連記事【G検定2024まとめ】理解度確認問題集【直前対策】 2024年5月28日 【G検定まとめ2024】YouTube動画リスト(講義編) 2024年1月24日 【G検定まとめ20 […]

【G検定まとめ2024】YouTube動画リスト(講義編)

問題編はこちら 関連記事【G検定2024まとめ】理解度確認問題集【直前対策】 2024年5月28日 【G検定まとめ2024】YouTube動画リスト(問題編) 2024年5月4日 【G検定まとめ202 […]

【G検定まとめ2024】試験当日も使える! 要点整理&試験対策カンペ

G検定の要点をシラバスから抜粋してまとめました。これから学習する方も、復習したい方にもお使いいただけます。試験当日用のG検定のカンニングペーパー参考としてもお役立てください。試験結果を保証するものではありませんので、試験 […]

【G検定2023まとめ】理解度確認&問題集まとめ【直前対策】

下記ページに移動しました。 【G検定2024まとめ】理解度確認問題集【直前対策】 関連記事【G検定2024まとめ】理解度確認問題集【直前対策】 2024年5月28日 【G検定まとめ2024】YouTube動画リ […]

【G検定2023】G検定の概要と試験のポイント

このシリーズではG検定の要点を項目ごとにまとめています。 今回の記事では「G検定の概要と試験のポイント」について紹介します。 試験の概要  G検定(公式名:ジェネラリスト検定)は、JDLA:Japan Deep Lear […]

参考書籍

教科書として使用する書籍

体系的に知識を整理することができます。

まずは、この1冊を読んでG検定の学習を進めましょう。

検索機能が使用できるので、Kindle版が特におすすめです。

②問題集として使用する書籍

ある程度学習が進んだら、本番を意識して問題集に取り組みましょう。

本番の試験環境を意識して、このページ「要点整理&当日用カンペ」を使用しながら解答してみましょう。