RL（Reinforcement Learning）とは？意味とML・DLとの違い

RLは「Reinforcement Learning」の略で、日本語では「強化学習」です。報酬に基づき環境との相互作用を通じて最適な行動を学習する機械学習の一分野。

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次の説明にあてはまる略語は？「報酬に基づき環境との相互作用を通じて最適な行動を学習する機械学習の一分野。」

RLとML・DLの違い

見分けるポイントは「報酬信号の有無や学習の種類」です。

	RL	ML	DL
日本語	強化学習	機械学習	深層学習
正式名称	Reinforcement Learning	Machine Learning	Deep Learning
ひとことで	報酬に基づき環境との相互作用を通じて最適な行動を学習する機械学習の一分野。	経験データから規則や予測モデルを自動的に学習する技術。	多層のニューラルネットワークによる機械学習手法。
試験のキーワード	強化学習、報酬、エージェント、環境、試行錯誤	教師あり、教師なし、学習、モデル	ニューラルネット、深層、学習、AI

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