【G検定】REINFORCEとは？AlphaGoも使ったモンテカルロ方策勾配法をわかりやすく解説
2026年6月2日
「うまくいった行動は、もっと選ばれるようにすればいい」——REINFORCEは、この直感をそのままアルゴリズムにした方策勾配法の代表選手です。AlphaGoの学習にも使われたこの手法の仕組みと、利点・欠点を整理して理解しましょう。
【G検定】One-shotとは？たった1つの例から学習する仕組みとFew-shotとの違い
2026年6月2日
人間の子どもは、キリンの絵を1回見せてもらえば、動物園で本物のキリンを見分けられます。この「たった1つの例から学ぶ」能力をAIで実現しようとするのがOne-shot学習です。この記事では、その考え方と成立条件を、Few-shotとの境界とあわせて解説します。
【G検定】ε-greedy方策とは？探索と活用のバランスを確率εで調整する仕組みを解説
2026年6月2日
「いつもの店にするか、新しい店を試すか」——強化学習のエージェントも同じ悩みを抱えています。ε-greedy方策は、この迷いをたった1つの確率εで解決するシンプルで強力なルールです。この記事で「探索と活用」の考え方ごと理解してしまいましょう。
【G検定】Few-shotとは？少量データで学習できる理由をOne-shotとの違いから解説
2026年6月2日
通常のディープラーニングは数千〜数万件のデータを必要としますが、人間は数個の例を見ただけで新しいものを覚えられます。この「数個の例から学ぶ」をAIで実現するのがFew-shot学習です。この記事では、少量データで学習が成り立つ理由を中心に解説します。
【G検定】Actor-Criticとは？行動器と評価器で学ぶ強化学習の仕組みをわかりやすく解説
2026年6月2日
強化学習には「価値を学ぶ」流派と「方策を直接学ぶ」流派があります。Actor-Criticは、その両方のいいとこ取りをした手法です。この記事では、行動器(Actor)と評価器(Critic)がどのように協力して学習を進めるのかを、初心者向けにていねいに解説します。