ε-greedy

強化学習とは、機械学習の一種であり、試行錯誤を通して学習する枠組みです。まるで迷路の中でゴールを目指すように、学習する主体である「エージェント」は、様々な行動を試しながら、どの行動が最も良い結果をもたらすかを学んでいきます。この学習の目的は、長期的視点に立った報酬を最大化することにあります。 一回の行動で得られる報酬だけでなく、将来にわたって得られる報酬の合計を最大にする行動を見つけ出すことが重要です。 しかし、最適な行動を見つけるのは簡単ではありません。すでに知っている情報に基づいて、最も良いと思われる行動を選ぶ「活用」だけでは、本当に最適な行動を見逃してしまう可能性があります。例えば、いつも同じ店でお昼ご飯を食べる「活用」ばかりしていると、もっと美味しいお店を見つける機会を失ってしまうかもしれません。そこで、未知の行動を試す「探索」が必要になります。新しいお店を探してみることで、今よりもっと美味しいお昼ご飯にありつけるかもしれません。 この「活用」と「探索」のバランスは、強化学習において非常に重要な課題であり、「活用」と「探索」のジレンマと呼ばれています。常に「活用」ばかりしていると、局所的な最適解に陥り、真に最適な行動を見つけることができません。逆に、常に「探索」ばかりしていると、せっかく良い行動を見つけても、それを十分に活用できず、報酬を最大化することができません。 ε-greedy方策は、この「活用」と「探索」のジレンマに対する、単純ながらも効果的な解決策の一つです。ε-greedy方策では、ある小さな確率εでランダムに行動を「探索」し、残りの確率(1-ε)で現在の知識に基づいて最も良いと思われる行動を「活用」します。このεの値を調整することで、「活用」と「探索」のバランスを制御することができます。εの値が大きいほど「探索」の割合が増え、小さいほど「活用」の割合が増えます。このように、ε-greedy方策は、限られた情報の中でも、効果的に最適な行動を学習するための手法と言えるでしょう。

強化学習とは、機械学習の一種であり、試行錯誤を通して学習を行う仕組みです。まるで人間が新しい環境で生活を始めるように、初めは何も分からない状態から、様々な行動を試すことで、何が良くて何が悪いのかを徐々に学んでいきます。具体的には、学習を行う主体であるエージェントが、周りの環境と相互作用しながら行動を選択します。そして、その行動に対して環境から報酬が与えられます。ちょうど、良い行動をとれば褒められ、悪い行動をとれば叱られるようなものです。エージェントの最終的な目標は、行動によって得られる報酬の合計を最大にすることです。 このような強化学習において、ε-greedy方策は、エージェントが行動を選択するための効果的な戦略の一つです。ε-greedy方策の最大の特徴は、探索と活用のバランスをうまくとることです。探索とは、未知の行動を試すことで、より良い行動を見つける可能性を探ることです。活用とは、現時点で最も良いとわかっている行動を繰り返し行うことで、確実に報酬を得ることです。 ε-greedy方策では、あらかじめ小さな値ε（例えば0.1）を設定します。そして、エージェントは確率εでランダムな行動を選択します。これは探索に対応します。まるで、いつもと同じ道ではなく、たまには違う道を通ってみるようなものです。もしかしたら、近道が見つかるかもしれません。一方、残りの確率(1-ε)で、エージェントは現時点で最も良いとされている行動を選択します。これは活用に対応します。いつもと同じ道を通ることで、確実に目的地にたどり着くことができます。このように、ε-greedy方策は、探索と活用のバランスを調整することで、より多くの報酬を得るための行動選択を実現します。