第25話「機械学習の概要⑨」

〜行動に点数をつける：価値関数とQ学習〜

AIが「どの行動が一番良いか」を数値で判断する仕組みを解説！レストラン選びのように「イタリアン8点、ラーメン6点」と価値を数値化するQ値の概念から、将棋の形勢判断に例えた価値関数、そして経験から学習するQ学習まで──。安全重視のSARSAとの違いも含めて、スマホのバッテリー管理や株式取引でも使われる身近な技術を分かりやすく紹介します。

🔑【今回のキーワード】

・価値関数（状態価値関数・行動価値関数）

・Q値とQ学習

・SARSA（サルサ）

・オフポリシー学習・オンポリシー学習

・実用例（将棋AI・株式取引・スマホバッテリー管理）

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第24話「機械学習の概要⑧」

〜探索と活用のジレンマ：バンディット問題から方策まで〜

強化学習の核心「探索と活用のジレンマ」を日常の例で解説！

レストラン選びのように「いつものお気に入り」か「新しい冒険」かを選ぶ問題が、実はNetflixやYouTubeの推薦システムでも使われています。スロットマシンから生まれた「バンディット問題」、そして効率的に解決する「ε-greedy方策」と「UCB方策」まで──AIの意思決定の仕組みを身近な視点で紹介します。

🔑【今回のキーワード】

・探索と活用のジレンマ

・バンディット問題

・ε-greedy方策（イプシロン・グリーディ）

・UCB方策（楽観的上限値）

・マルコフ決定過程

・実用例（Netflix・YouTube・Amazon推薦システム）

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【耳で学ぶG検定】

第20話「機械学習の概要④」

〜予測精度を極める！“賢い集団”のつくり方〜

複数のモデルを組み合わせて精度を高める「アンサンブル学習」。

今回は「ブースティング」と、その進化形「XGBoost」に注目！

前のモデルのミスを後ろがカバーする“チーム戦”の仕組みを、山登りやリレーの例えを交えて、わかりやすく解説します。

【今回のキーワード】

・ブースティング

・弱学習器と強学習器

・AdaBoost

・勾配ブースティング

・XGBoost

・Kaggleでの活用例

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【耳で学ぶ G 検定】

第19話「機械学習の概要③」

〜決定木から森へ！ランダムフォレストの仕組み〜

もし〜なら？という人間の思考プロセスに近い「決定木」。

でも1本だけでは過学習してしまう…。

そんな課題を乗り越えるために登場したのが、ランダムフォレスト。

複数の木をランダムに育て、みんなで“多数決”を取ることで、安定した予測と説明可能性を両立します。

アンサンブル学習の入り口として、やさしく丁寧に解説します。

【今回のキーワード】

・決定木

・アンサンブル学習

・ランダムフォレスト

・ブートストラップサンプリング

・特徴量のランダム選択

・バギング（Bootstrap Aggregating）

・特徴量重要度

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