強化学習

強化学習とは何ですか?

強化学習 (RL) は、エージェントが環境との相互作用を通じて累積報酬を最大化する方法を学習するパラダイムです。 エージェントはアクションを実行し、報酬 (またはペナルティ) を受け取り、ポリシーを更新して時間の経過とともに改善します。

主要な概念

• 報酬信号 — タスクの進行状況を示す疎または密なフィードバック (例: 物体を掴んだ、目標に到達した)。
• ポリシー — 観察から行動へのマッピング。 多くの場合、ニューラル ネットワーク (PPO、SAC など)。
• Sim-to-Real — シミュレーションでトレーニングし、実際のロボットに展開します。 ドメインのランダム化はギャップを埋めるのに役立ちます。

関連リソース

• サービスとしての RL 環境 — チームのための現実世界の RL 環境
• Sim-to-Real 転送 — シミュレーションと現実の橋渡し
• データサービス — RL 微調整のための実世界データ