| 日本語 | 強化学習略称:RL |
|---|---|
| English | Reinforcement Learning |
| 中文 | 强化学习 |
強化学習とは
強化学習は、試行錯誤を通じて、得られる報酬が最大になる行動の選び方を学ぶ機械学習の手法です。製造業では、ロボットの動作習得、生産スケジューリング、プロセス制御の最適化などで研究・活用が進んでいます。実機で試行錯誤するのは危険やコストが大きいため、シミュレーション上で学習させてから現場に移すのが一般的です。
Definition (English)
Machine learning in which an agent learns, by trial and error, which actions maximize a reward. It is applied to robot skill learning, production scheduling and process control, usually trained first in simulation.
释义(中文)
通过反复试错,学习选择能使回报最大化的行动的机器学习方法。应用于机器人动作学习、生产排程和过程控制,通常先在仿真中训练。
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出典表記の例
株式会社サオス MFG-AI「製造業AI用語集:強化学習(RL)」https://mfg-ai.com/terms/reinforcement-learning(CC BY 4.0)
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<blockquote cite="https://mfg-ai.com/terms/reinforcement-learning"> <p>強化学習は、試行錯誤を通じて、得られる報酬が最大になる行動の選び方を学ぶ機械学習の手法です。</p> <footer>出典:<a href="https://mfg-ai.com/terms/reinforcement-learning">株式会社サオス MFG-AI「製造業AI用語集:強化学習(RL)」</a>(<a href="https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.ja">CC BY 4.0</a>)</footer> </blockquote>