転移強化学習は、あるタスクで学習した強化学習モデルを別のタスクに応用する技術です。この手法により、新しい環境やタスクに迅速に適応でき、学習の効率を向上させることが可能です。例えば、ロボット制御やゲームAIで応用が進んでいます。
目次
重要性
転移強化学習は、特に時間やリソースが限られている場面での学習効率向上に寄与します。既存の強化学習の成果を再利用することで、新しい問題解決にかかる労力を大幅に削減し、多様な応用分野における強化学習の普及を促進します。
用語の使われ方
転移強化学習を実装するには、まず事前学習済みのモデルを準備し、その知識を新しいタスクに適応させます。例えば、OpenAI Gymなどのシミュレーション環境を使用し、モデルのパフォーマンスを比較することで最適化を図ります。Pythonでは、Ray RLlibやTensorFlowを活用することで、効率的な実装が可能です。
