逆強化学習

逆強化学示とは、熟練者の行動を模倣して機械学習モデルを向上させる手法です。従来の強化学習とは異なり、逆強化学習では、望ましい行動を明確に示す報酬関数が与えられません。代わりに、熟練者の行動データを参考にして、モデルは報酬関数を推定します。この報酬関数は、熟練者が選択した行動に高い報酬を与え、好ましくない行動には低い報酬を与えるものです。 推定された報酬関数を用いて、モデルは模倣学習を行います。これは、熟練者の行動パターンを模倣し、同様の状況で同様の行動を選択することを目指す訓練プロセスです。模倣学習によって、モデルは熟練者の知識と経験を取り込み、与えられたタスクにおいてより優れたパフォーマンスを発揮できるようになります。