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定義-Qラーニングとはどういう意味ですか？
Q学習は、モデルを使用しない強化学習を表すアルゴリズム構造の用語です。 ポリシーを評価し、確率的モデリングを使用することにより、Qラーニングはマルコフ決定プロセスでの最善の道を見つけます。
TechopediaはQラーニングを説明します
Q学習アルゴリズムの技術的な構成には、エージェント、状態のセット、および状態ごとのアクションのセットが含まれます。
Q関数は、報酬を評価するために、割引係数とともにさまざまなステップの重みを使用します。
単純なアイデアのように思えるかもしれませんが、Qラーニングは、多くのタイプの強化学習および深層学習モデルで最も重要です。 最良の例の1つは、ディープQラーニングを使用して、機械学習プログラムがさまざまなタイプのビデオゲーム、たとえば1980年代のAtariゲームのゲームプレイ戦略を学習するのを支援する場合です。 ここでは、コンボリューショナルニューラルネットワークがゲームプレイのサンプルを取得して、コンピューターが時間の経過とともにゲームをより良くプレイする方法を知るのに役立つ確率モデルを作成します。
Qラーニングには、人工知能と機械学習の進歩を支援する豊富な可能性があります。
