AI基礎
強化学習とは？
読み: きょうかがくしゅう英語: Reinforcement Learning更新日: 2026-06-23
エージェントが環境で行動し、得られる報酬を最大化するように学習する方法です。
試験で問われるポイント
- 教師あり学習の正解ラベルではなく、報酬を手がかりにします。
- ゲームAI、ロボット制御、最適化問題などで使われます。
- 生成AI文脈ではRLHFとの関係も押さえたい用語です。
具体例
ゲームで高得点を取る行動を試行錯誤しながら学ぶAIが例です。
よくある誤解
- 報酬を正解ラベルと同じ意味で扱う。
- 強化学習は生成AIだけに使われると考える。
対応試験
生成AIパスポートG検定AWS AI Practitioner
関連する表記: 強化学習 / Reinforcement Learning / RL / 報酬
関連問題で復習
AWS AI PractitionerAI・機械学習の基礎
強化学習の説明として最も適切なものはどれか。
G検定機械学習の概要・具体的手法
「強化学習」の説明として、最も適切なものはどれか。
G検定ディープラーニングの応用例
「強化学習」における「報酬」の役割として、最も適切なものはどれか。
G検定ディープラーニングの応用例
深層強化学習の応用例として、最も適切なものはどれか。
G検定ディープラーニングの応用例
「RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback）」の説明として、最も適切なものはどれか。
G検定ディープラーニングの応用例
「DQN（Deep Q-Network）」の説明として、最も適切なものはどれか。
生成AIパスポートAI・生成AIの基礎
機械学習の主要カテゴリとして適切なものを3つ選べ。
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RLHFの説明として最も適切なものはどれか。
関連用語
FujiCertの用語解説は、各試験の公式問題ではなく、学習者が問題演習で つまずきやすい観点を整理した非公式の学習支援コンテンツです。