「強化学習や機械学習に興味はあるけど、そもそもどういうもの？」
「Pythonで強化学習をしてみたいけど、具体的には何を学べばいい？」
「Pythonで強化学習を始めたいけど、まず何を準備するべき？」
本記事ではPythonでの強化学習について初心者でも理解できるよう丁寧に説明し、みなさんの疑問を解決します！
「そもそも強化学習とは何か」から「Pythonでの強化学習の始め方」まで順を追って紹介します。強化学習に興味がある方は、ぜひ本記事を参考にしてくださいね！
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Pythonの強化学習とは
まずは、Pythonでどんな強化学習ができるかについて、次の項目に従って解説します。
- そもそも強化学習とは？
- 強化学習にPythonがおすすめの理由
- Pythonの強化学習の具体例
本項目を読むことで、強化学習とはそもそも何なのかを理解することができます。
強化学習についての基礎をおさえたい方はぜひお読みください！
そもそも強化学習とは？
強化学習とは、機械学習の手法のひとつです。
機械学習はAI・人工知能にかかわる技術のひとつで、複数のデータから規則性などを見つけ、それに基づいて予測や判断をする技術です。
機械学習は、そのデータの与えられ方によって「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」の3つに大きく分類されます。
そのうちのひとつである強化学習は、コンピュータに正しい答えを直接的に与えて学習させるのではなく、コンピュータの判断に対して評価を与えることで、評価が得られる判断を学習させるという方法です。
例えば、将棋の人工知能の機械学習では、打ち手に正解はないため、コンピュータに正しい答えを直接的に与えて学習させるという方法は使われません。そこで使われるのが強化学習の手法で、勝利に近い局面ほどコンピュータに高い評価を与えることにより、局面に応じて最適な打ち手を学習させます。
つまり強化学習とは、正解が定まっていない場合でも、行動の結果に応じて評価を与えることによって、最適な行動の選び方を学習させる方法なのです。
人工知能や機械学習、教師あり学習や教師なし学習についてはこちらの記事で詳しく解説しています！
強化学習にPythonがおすすめの理由
Pythonは、機械学習分野において最も人気のあるプログラミング言語です。
Softbankのロボット「Pepper」の機械学習にもPythonが用いられるなど、PythonはAI・人工知能の技術分野で多くの企業が採用しているプログラミング言語です。
Pythonがこれほどの人気となっている主な理由は２つあります。
理由１．機械学習に役立つライブラリやフレームワークが豊富
1つ目の理由は、機械学習に役立つライブラリやフレームワークが豊富なことです。
ライブラリとは、開発によく使われるコードの集まりで、フレームワークとは、開発によく使われるテンプレートのようなものです。
どちらもプログラマーの負担を減らすことに役立つ道具で、Pythonでは機械学習に役立つライブラリやフレームワークが多く存在しています。
これらを活用することで、Pythonでの機械学習を効率的に進めることができるのです。
理由２．コードがシンプルで分かりやすい
２つ目の理由は、コードがシンプルで分かりやすいことです。Pythonは少ないコードの記述量でプログラミングができるのが特徴で、プログラミング初心者にも人気があります。
また、誰が書いても似たようなコードになりやすいのもPythonの特徴で、他人が書いたコードを理解したりしやすいため、効率的に開発ができるのです。
Pythonの強化学習の具体例
Pythonが強化学習に活用されている具体的な例としては、将棋・囲碁などのゲームに特化した人工知能の開発や、ロボットの歩行学習、自動車の自動運転技術などがあげられます。
Pythonで強化学習をするために何を学ぶべきか
次に、Pythonで強化学習をするために学ぶべきものを紹介します。
身につけておきたいものは主に次の２つです。
- Pythonのスキル
- 数学の知識
では、強化学習をするために学ぶべきものについて、ひとつずつ説明します。
１．Pythonのスキル
まず欠かせないのはPythonの基礎スキルです。
条件分岐（if文）やループ処理（for文、while文）といったPythonの基礎文法をひとつひとつ習得し、プログラミングの基礎を固めることが大切です。
これからPythonを学ぶ人は、オンラインの講座や入門書、Youtubeの解説動画などを活用しながら勉強するのがおすすめです。
Pythonの学習方法についてはこちらの記事で詳しく解説しています！
２．数学の知識
また、数学の知識も大切です。
強化学習に限らず機械学習全般において、深く理解して開発をするためには数学の知識が必要となります。高校数学のみならず、線形代数や微分積分、統計解析などの大学数学も関わってきます。
数学が苦手な人や、数学を学んだものの忘れてしまった人、機械学習に関わる数学を学んだことがない人は、参考書などを選ぶ際、数学について丁寧に解説されているものを選ぶことをおすすめします。
Pythonの強化学習におすすめの書籍
ここで、Pythonで強化学習をするうえでおすすめの書籍を紹介します。
最短コースでわかる ディープラーニングの数学
こちらは、ディープラーニングをはじめとする機械学習で使われている数学を最短で理解するための参考書です。
機械学習にかかわる数学について、基礎から応用まで分かりやすく丁寧に説明されているのが特徴です。高校数学から大学数学まで丁寧に説明されているため、数学を学び直したい人や、機械学習にかかわる数学を初めて学ぶ人におすすめです。
また、数学を使って記述したPythonのコードが付属しているのもこの本の特徴です。本に書かれている数式で実際にどのような機械学習ができるのか、自らプログラムを動かしながら学ぶことができるようになっています。
Python 3 入門ノート
こちらは、これからPythonを学び始める初心者におすすめの参考書です。
Python3を実行する環境を整えるところから始まり、Pythonの基本構文をひとつひとつ丁寧に理解し、最後には実際にPythonを使った機械学習に取り組める内容になっています。
本格的に強化学習に取り組む前にPythonのスキルを身につけたい人におすすめです。
Pythonで学ぶ強化学習 入門から実践まで
こちらは、Pythonを使った強化学習について入門から実用レベルまで丁寧に解説されている参考書です。
Pythonの基礎や数学の知識があることが前提となっているため、すでにPythonや数学については理解しており、強化学習の実装をめざして理解を深めたいという人におすすめです。逆に、Pythonの基礎や数学の知識に不安がある場合は、まずは先ほど紹介した参考書などから学び始めるのがおすすめです。
強化学習について幅広く丁寧に解説されており、同時にPythonのコードも付属しているのが特徴です。実際にPythonでプログラムを動かしながら強化学習への理解を深めることができるようになっています。
現場で使える！Python深層強化学習入門
こちらは、強化学習の基礎から応用的な深層強化学習までを、AI開発の最前線で活躍する研究者たちが解説している参考書です。
中～上級者向けの内容で、深層強化学習の開発手法を学びたい人におすすめです。
強化学習にかかわる難しい理論もしっかり解説されています。またPythonのコードも付属しているため、具体的な実装方法が理解できるのが特徴です。
Pythonで強化学習を始める方法
最後に、Pythonで強化学習を始める具体的な方法を解説します。
必要な準備は次の３つです。
- Python3をインストールする
- Pythonの環境構築をする
- 強化学習のためのライブラリをインストールする
それでは、必要な準備をひとつひとつ確認していきましょう！
準備１．Python3をインストールする
まずは、Pythonをインストールしましょう。
ちなみにMacの場合は最初からPythonが入っていることが多いので、その場合は改めてインストールする必要はありません。
PythonにはPython2とPython3の2つのバージョンがありますが、Python２はすでにサポートが終了しています。これから学習を始める場合は、今後も幅広く使われていくPython3がおすすめです。
Pythonは公式サイトからダウンロードすることができます。
Pythonの公式サイトはこちら
Pythonのインストール方法についてはこちらの記事で詳しく解説しています！
https://www.tech-teacher.jp/blog/python-install
準備２．Pythonの環境構築をする
つぎに、Pythonの環境構築をしましょう。
プログラミング言語だけでも開発はできるのですが、統合開発環境を整えることで、よりスムーズに開発を進めることができるようになります。
統合開発環境にはいくつか種類があり、PycharmやAnacondaなどが有名です。自分にとってやりやすいものを選びましょう。
準備３．強化学習のためのライブラリをインストールする
最後に、強化学習のためのライブラリをインストールしましょう。
ライブラリとは、開発によく使われるコードを誰でも簡単に利用できるようにまとめたものです。ライブラリを活用することで、プログラムを組む負担が軽くなります。
特に強化学習は複雑なプログラムも必要になるため、様々なライブラリが開発され、広く活用されています。
強化学習に特化したライブラリやフレームワークには、DopamineやPFRL、OpenAI Gymなどがあります。
例えばOpenAI Gymは簡単な強化学習を実装できたり、シミュレーションできるライブラリです。あらかじめいくつかの学習用のゲーム環境が用意されており、これを利用して強化学習を進めることができるようになっています。
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まとめ
・魅力1. 担当教師によるマンツーマン指導
・魅力2. オーダーメイドのカリキュラム
・魅力3. 3,960円/30分で必要な分だけ受講
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まとめ
本記事ではPythonでの強化学習について解説しました。
強化学習とは何かや、強化学習を始めるにあたって必要なことがお分かりいただけたのではないでしょうか。
本記事で解説した準備を整えて、ぜひ強化学習をスタートさせてみてくださいね！
