SIRENを題材に機械学習の分類を考えてみる
タイトル：https://www.atpress.ne.jp/releases/167633/LL_img_167633_1.jpg?format=webp
SIRENをやったことがありますか？物凄く難しいゲームで、クリアするには100回以上はやり直す必要があるという大変楽しいモノです。
こんな感じ👇ですね。こんなシーンがずっと続きます。
攻略の方法にはこんなパターンがあります。
①攻略本を読まないで、自分の失敗から学んでいく。
②攻略本を読んで、最短ルートでクリアしていく。
③攻略本を読んで、自分なりに別の方法でクリアしていく。
④全くの偶然に任せて、失敗から何も学ばないでクリアしていく。
⑤まず簡単なSIREN2のイージーモードから初めて、初代SIRENに挑む。
※初代SIRENにはイージーモードがありません
私は③。攻略本の方法はあまりに難易度が高くて再現できないんだもの。攻略本さえもSIREN並にハードキルでした。
①攻略本を読まないで、自分の失敗から学んでいく。
👉これは強化学習（モデルフリー）です。ルールも何も分からないのに試行錯誤の中から学んでいきます。
②攻略本を読んで、最短ルートでクリアしていく。
👉これは数理最適化です。ルールが事前に分かっていることが必要です。強化学習ではプランニングと言います。
③攻略本を読んで、自分なりに別の方法でクリアしていく。
👉これは強化学習のモデルフリーとプランニングの併用です。
④全くの偶然に任せて、失敗から何も学ばないでクリアしていく。
👉これはモンテカルロ法です。乱数で正解が出るまで繰り返すのみ。
⑤まず簡単なSIREN2のイージーモードから初めて、初代SIRENに挑む。
👉これは転移学習です。別のモノで学習して、それを転用する。
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