ある環境内におけるエージェントが、現在の状態を観測し、取るべき行動を決定する問題を扱う機械学習の一種。エージェントは行動を選択することで環境から報酬を得る。強化学習は一連の行動を通じて報酬が最も多く得られるような方策（policy）を学習する。
（引用元：wikipedia）
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最も一般的に使用される英文表記
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reinforcement learning |
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音・読み
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キョウカガクシュウ |
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最も一般的に使用される和文表記
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強化学習 |
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別表記①
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別表記②
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別表記③
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G検定シラバス
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あり |
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備考欄
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