教師なし学習と、強化学習の違い

教師なし学習と強化学習は、機械学習の3つの主要なパラダイムのうちの2つで、教師あり学習がもう1つです。それぞれの学習手法には独自の特徴があり、共通点と相違点があります。

教師なし学習 (Unsupervised Learning)

特徴

• ラベルなしデータ: 教師なし学習では、入力データにラベルや報酬が付与されていません。

• パターンの発見: 主にデータ内の隠れたパターンや構造を見つけ出すことに重点を置きます。

• クラスタリング: データを自然なグループに分けるクラスタリングが一般的なタスクです。

• 次元削減: 多次元のデータから本質的な特徴を抽出するために使用されます。

応用例

• 市場セグメンテーション

• 異常検出

• 推薦システム

強化学習 (Reinforcement Learning)

特徴

• 意思決定: エージェントが環境内で意思決定を行い、その結果として報酬を受け取ります。

• 報酬の最大化: エージェントは、長期にわたる報酬の総和を最大化するように学習します。

• 探索と利用: エージェントは新しい戦略を探索する一方で、既知の戦略を利用して報酬を得るバランスを取る必要があります。

応用例

• 自動運転車

• ゲームプレイ

• ロボティクス

共通点

• データの自己発見: 両手法ともにデータからパターンを見つけ出すことに関わります。

• ラベルなし: 教師なし学習と同様に、強化学習も最適な行動を見つけるためにラベル付きのトレーニングセットは必要ありません。

相違点

• 目的: 教師なし学習はデータの内在する構造を見つけることが目的ですが、強化学習は特定の目標に対して最適な戦略を見つけることが目的です。

• 環境との相互作用: 強化学習はエージェントが環境と相互作用しながら学習しますが、教師なし学習にはこのプロセスはありません。

• 報酬システム: 強化学習は報酬システムに基づいて学習しますが、教師なし学習には報酬が関連しません。

• 時間的側面: 強化学習は時間を通じての行動のシーケンスが重要で、過去の行動が未来の報酬に影響を与えますが、教師なし学習では各データポイントは独立して扱われることが多いです。

これらの違いにもかかわらず、時には教師なし学

習で得られた知見が強化学習の方針を決定するための特徴抽出などに用いられることがあります。例えば、複雑な環境での初期探索を効率化するためにクラスタリングを用いることが考えられます。それぞれの方法は独自の課題に最適化されており、一方が他方に取って代わることはありませんが、状況に応じて互いに補完することは可能です。