強化学習

強化学習と深層学習（ディープラーニング）：共通点と相違点を解説

人工知能（AI）の分野では、様々な学習手法が開発されています。その中でも、近年注目を集めているのが強化学習と深層学習（ディープラーニング）です。

強化学習と深層学習は、どちらもAIの高度化に貢献している技術ですが、その仕組みや応用範囲は異なります。本記事では、強化学習と深層学習の共通点と相違点について、わかりやすく解説します。

強化学習とは

強化学習とは、システムが自ら試行錯誤しながら、最適な行動を学習する手法です。強化学習では、システムはある環境の中で、目的として設定された報酬を最大化するための行動を探索します。

システムは、行動の結果として得られる報酬によって、その行動の良し悪しを判断し、次の行動を決めます。このように、報酬を基準にして、自ら学習していくことで、最適な行動を見つけ出すことができます。

強化学習の特徴は、以下のようにまとめられます。

強化学習の代表的な応用例としては、以下のようなものがあります。

深層学習（ディープラーニング）とは

深層学習（ディープラーニング）とは、人間の脳の構造を模したニューラルネットワークを用いた機械学習の手法です。深層学習では、ニューラルネットワークの層を多く重ねることで、複雑なデータの特徴をより深く学習することができます。

深層学習は、機械学習の一種ですが、従来の機械学習とは異なり、人間がデータの特徴を事前に設計する必要がありません。深層学習は、データから自動的に特徴を抽出することができます。

深層学習の特徴は、以下のようにまとめられます。

深層学習の代表的な応用例としては、以下のようなものがあります。

強化学習と深層学習は、どちらもAIの高度化に貢献している技術ですが、その仕組みや応用範囲は異なります。強化学習と深層学習の共通点と相違点について、以下の表にまとめました。

項目	強化学習	深層学習
概要	システムが自ら試行錯誤しながら、最適な行動を学習する手法	人間の脳の構造を模したニューラルネットワークを用いた機械学習の手法
目的	報酬を最大化する	データの特徴を抽出する
データ	正解やラベルが与えられない	正解やラベルが与えられる（教師あり学習）または与えられない（教師なし学習）
特徴	環境との相互作用を通じて学習する	データから自動的に特徴を抽出する
応用例	ゲームAI、ロボット制御、自動運転、資源管理、広告配信など	画像認識、音声認識、自然言語処理、画像生成、強化学習など