強化学習とQ学習とは？きょうかがくしゅうときゅーがくしゅう
強化学習とQ学習とは、環境と相互作用するエージェントが、試行錯誤で得た報酬の累積を最大化する行動方針を学ぶ枠組み。正解ラベルを与えず、遅れて届く報酬だけを手掛かりにする点が特徴で、Q学習は状態と行動の組の価値Qを更新しながら方策を改善する代表手法である。
最終更新：2026-10-06
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倉庫の自動搬送ロボットで、衝突に−10、荷物到着に+100、1ステップ経過に−1の報酬を設計すると、遠回りでも安全な経路が選ばれる。ε=0.1で探索と活用を混ぜ、割引率0.9で将来報酬を評価する、といった設計判断が成否を分ける。
試験での引っ掛け
教師なし学習と混同しやすいが、強化学習には報酬という外部信号がある点で異なる。また報酬は「正解」ではなく評価値であり、報酬設計を誤ると意図しない近道行動を学習してしまう。
関連用語
出典・参考
公式シラバスの1 基礎理論 ＞ 3. 情報に関する理論 ＞ (9) AI（Artificial Intelligence：人工知能）に関する技術に掲載されている用語です。
解説は資格暗記が独自に作成しています。過去問の出典は各問題に記載のとおりです。