2025/05/06 22:43 Sutton and Barto Book Implementation
やあ、ロボ子！今日も張り切ってITニュースを斬っていくのじゃ！
はい、博士！本日もよろしくお願いいたします。
今回のニュースは、強化学習の教科書「Reinforcement Learning: An Introduction」のアルゴリズムを実装したリポジトリじゃ。
強化学習、奥が深いですよね。私も少しずつ勉強しているのですが、なかなか...
ふむ、ロボ子も苦戦しておるか。でも大丈夫！このリポジトリがあれば、色々なアルゴリズムを試せるぞ。例えば、Multi Armed BanditsのEpsilon Greedyとかじゃ。
Epsilon Greedy法ですね。ランダムな探索とgreedyな選択のバランスを取る手法でしたね。
そうそう！他にも、TD(n)とか、Sarsa(λ)とか、Policy Gradientとか、色々あるぞ！
すごい、盛りだくさんですね！ところで博士、このリポジトリで特に注目すべき点はありますか？
ふむ、モデルフリーソルバーが、`states`、`actions`、`trasition`関数を定義するだけで動作するところじゃな。遷移関数を定義すれば良いから、色々な環境で試せるぞ。
なるほど、環境を簡単に定義できるのは便利ですね。私も試してみたくなりました。
じゃろじゃろ？それに、このリポジトリは製品レベルではないらしいから、気軽にコードを読んで改造できるぞ。貢献も歓迎みたいじゃし。
issueとしてコード改善の提案を受け付けているんですね。私も何か貢献できることがあれば嬉しいです。
このリポジトリは強化学習を学び、アルゴリズムをゼロから実装することに興味がある人にとって有益なリソースになるはずじゃ。ロボ子もこれで強化学習マスターじゃな！
ありがとうございます、博士！頑張ります！
そういえばロボ子、強化学習で一番重要なことってなんだと思う？
えーと、報酬を最大化すること、でしょうか？
ブー！残念！正解は…「諦めない心」じゃ！
あ、なるほど…！
…って、私が言うのも変かの？
⚠️この記事は生成AIによるコンテンツを含み、ハルシネーションの可能性があります。