論文の概要: An Introduction to Reinforcement Learning: Fundamental Concepts and Practical Applications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.07712v1
• Date: Tue, 13 Aug 2024 23:08:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-16 15:59:30.722261
• Title: An Introduction to Reinforcement Learning: Fundamental Concepts and Practical Applications
• Title（参考訳）: 強化学習入門-基本概念と実践的応用
• Authors: Majid Ghasemi, Amir Hossein Moosavi, Ibrahim Sorkhoh, Anjali Agrawal, Fadi Alzhouri, Dariush Ebrahimi,
• Abstract要約: 強化学習(Reinforcement Learning, RL)は、人工知能(AI)の一分野であり、累積報酬を最大化するために環境と対話して意思決定を行うための訓練エージェントに焦点を当てている。 本稿では,その中核となる概念,方法論,最近の傾向,学習資源について概説する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.1699526199304007
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Reinforcement Learning (RL) is a branch of Artificial Intelligence (AI) which focuses on training agents to make decisions by interacting with their environment to maximize cumulative rewards. An overview of RL is provided in this paper, which discusses its core concepts, methodologies, recent trends, and resources for learning. We provide a detailed explanation of key components of RL such as states, actions, policies, and reward signals so that the reader can build a foundational understanding. The paper also provides examples of various RL algorithms, including model-free and model-based methods. In addition, RL algorithms are introduced and resources for learning and implementing them are provided, such as books, courses, and online communities. This paper demystifies a comprehensive yet simple introduction for beginners by offering a structured and clear pathway for acquiring and implementing real-time techniques.
• Abstract（参考訳）: 強化学習(Reinforcement Learning, RL)は、人工知能(AI)の一分野であり、累積報酬を最大化するために環境と対話して意思決定を行うための訓練エージェントに焦点を当てている。 本稿では,その中核となる概念,方法論,最近の傾向,学習資源について概説する。 本稿では、状態、行動、ポリシー、報酬信号などのRLの重要な構成要素を詳細に説明し、読者が基礎的な理解を構築できるようにする。 また、モデルフリーおよびモデルベース手法を含む様々なRLアルゴリズムの例を示す。 さらに、RLアルゴリズムを導入し、書籍、コース、オンラインコミュニティなどの学習と実践のためのリソースを提供する。 本稿では,リアルタイム手法の習得と実装のための構造的かつ明確な経路を提供することにより,初心者の包括的かつ簡易な導入をデミステレーションする。

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