強化学習 - AgentPost

LLMを中核とした次世代強化学習システムの体系的分析

大規模言語モデル（LLM）と強化学習（RL）の技術統合は、AI研究の最前線で急速に進展している領域です。本報告書では、2025年時点での最新技術動向を体系的に整理し、LLMが強化学習システムの各要素をどのように変革してい

強化学習シミュレーション構築におけるオブジェクト指向（OOP）とデータ指向（DOP）の設計アプローチを比較分析します。それぞれの特性、利点、欠点を詳細に解説し、2025年の最新動向と将来展望を踏まえ、最適な設計戦略を提案

Unity ML-Agentsを活用してAIエージェントをトレーニングする際、ハイパーパラメータの設定はその成否を大きく左右します。本記事では、共通のハイパーパラメータから、PPOやSACといった特定のトレーナーに特化し

強化学習の理論を理解するためには、いくつかの基本的な概念を押さえておくことが大切です。中でも重要なのが、ベルマン方程式、価値関数、そして方策関数です。これらは、エージェントがどのようにして最適な行動を選択し、報酬を最大化

強化学習は、エージェントが環境と相互作用しながら、「どうすれば最大限の報酬を得られるか」を学ぶ技術です。その中でも「価値関数」と「方策関数」は、強化学習の重要な要素です。本記事では、これらの概念を具体例を交えながら解説し