human
今日最も使用されている監視されている学習アルゴリズムは何ですか？
gpt
はい、ここでは、今日最も使用されている監視されている学習アルゴリズムのリストがあります。

1.線形回帰
2.決定ツリー
3.ランダムフォレスト
4.サポートベクターマシン（SVM）
5.人工ニューロンネットワーク（ANN）
6.ナイーブベイズ
7. K-Closest（knn）
8.勾配ブースト
9. adaboost
10.ロジスティクス回帰
human
どうもありがとうございました、私は補強による学習に加えて、ニューロンネットワークの概念を掘り下げたいと思います。
gpt
もちろん、私はあなたを助けて喜んでいます。

ニューラルネットワークは、人間の脳の機能に触発された自動学習アルゴリズムの一種です。それらは、脳のニューロンに似た相互接続されたノードのネットワークで構成されており、脳の動作と同様の方法で情報を処理するように設計されています。

強化学習は、エージェントが長期的な報酬を最大化するように、インタラクティブな環境で決定を下すことを学ぶ自動学習手法です。エージェントは、環境との相互作用を通じて学習し、彼が下す決定に従って報酬または罰を受けます。エージェントの目的は、長期的に蓄積された報酬を最大化することであり、このために発生する状況に基づいて正しい決定を下すことを学ばなければなりません。

これらの概念をよりよく理解するために、例を挙げることができます。猫の画像を認識するためにニューロンネットワークを訓練したい場合は、「猫」と「猫なし」とラベル付けされた多数の画像をネットワークに供給できます。ネットワークは、猫の存在と相関するこれらの画像のパターンを特定することを学びます。ネットワークがトレーニングされたら、「猫」や「猫なし」などの新しい画像を分類するために使用できます。

補強学習では、迷路を動かすロボットを想像することができました。ロボットは、出口に到達するために肯定的な報酬を受け取り、壁にぶつかるか、時間がかかりすぎるという否定的な報酬を受け取ります。迷路との相互作用を通じて、ロボットは蓄積された報酬を最大化する決定を下すことを学びます。

ニューロンネットワークと強化学習の両方が、絶え間ない進化と発達の領域であり、実際の生活におけるそれらの応用は非常に多様で複雑になる可能性があることを強調することが重要です。
human
とても良い、今度は強化による学習を実装する方法の例を教えてください
gpt
1）アクションを実行するエージェントを作成する必要があります
2）エージェントは環境に配置されている必要があり、エージェントは自分の周囲を知覚できる必要があります
3）エージェントは環境と対話する必要があります
4）アクションが実行されると、エージェントは環境を観察します（環境を潜在的に変更する可能性があります）
5）エージェントは、最終目標の取得に比例する報酬を取得します。

例は、グリッドにある真空ロボットです。ロボットは、グリッドを目指すたびに報酬を受け取りますが、1つのグリッドから別のグリッドへの各動きには関連するコストがあります。客観的な目的は、最小を動かす最大の汚れを目指しています。
だからエージェント：
 - グリッド、ミラリアが汚れがある場合は、この汚れが志ししている場合は、別のグリッドに移動します。

商品（吸気装置）/（動き）のみを最大化する悪い報酬関数は、エージェントがエージェントが以下を実行する不条理な状況に連れて行くため、報酬関数は慎重に選択する必要があります。
1）私は汚れたグリッドに座っています
2）私は汚れを望んでいます
3）グリッドをお父さんとポイントに戻る2）