強化学習：AlphaGoからAlphaGo Zeroへ

この記事では、強化学習（RL）の基本概念と古典的なアルゴリズムを分かりやすく解説しています。AlphaGoが人間の囲碁チャンピオンを破った物語から始まり、RLの中核となるアイデア、つまりエージェントが環境と相互作用することで、累積報酬を最大化する戦略を学習するという概念を説明します。MDP、ベルマン方程式、動的計画法、モンテカルロ法、TD学習（SARSA、Q学習、DQN）、方策勾配法（REINFORCE、Actor-Critic、A3C）、進化戦略などのコアな内容を詳細に解説し、AlphaGo Zeroを例に、RLの実際的な応用事例を示しています。