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モデル化する環境を定義し、状態、 行動、報酬構造を指定することから 始まります。エージェントは、Q学 習やポリシー勾配法などの手法を用 いて、反復的な試行錯誤を通じて訓 練されます。訓練中、エージェント が環境と相互作用する際にデータが 収集され、最適化のためにリプレイ バッファに保存されることが多い経 験データセットが作成されます。エ ージェントのポリシー（状態と行 動をマッピングする関数）は、パ フォーマンスを向上させるために継 続的に更新され、新しい行動の探 索と既知の戦略の活用とのバラン スを取ります。このアプローチによ り、RL は、エージェントが最適な 修理スケジュールを学習できる予測 メンテナンスや、分子設計を最適化 できる創薬などのタスクに優れてい ます。ロボット工学、ゲーム、自律 システムなどの分野も、この AI の サブセットに大きく依存しています。 まとめ 生成AIが注目を集めています が、LLMのブームの向こう側にあ るAIの真の力は、その多様なツール キットにあります。このツールキッ トは、業界を問わず企業が直面する 多面的な課題に対応可能です。コ ンピュータビジョンは、システムが 視覚データを処理・分析する機能 を可能にし、医療や製造などの分 野を変革しています。時系列分析 は、予測メンテナンスや財務予測 など、時系列データのパターンに依 存するアプリケーションに優れてい ます。ML は、生物医学研究や創薬 などのタスクにおける構造化データ セットに最適な、統計的な精度と効 率性を提供します。一方、RL はダ イナミックな環境で活躍し、ロボッ ト工学やゲームなどの分野に適応し た戦略を立案しています。これらの さまざまな用途を考察すると、効果 的な AI ソリューションは、言語ベ ースの生成型 AI の狭い範囲だけに とどまらないことが明らかになりま す。急速に進化する技術環境におい て、適切なAIツールの組み合わせを 採用した企業は、真の価値とイノベ ーションを実現することができます。 | 8 著者について ベックス（Becks）氏は、ニューヨ ークを拠点とするスタートアップ企 業RogoのフルスタックAIリーダー です。Rogoは、データサイエンス の専門知識がなくても、誰もが自分 のデータを分析し、洞察を得ること ができるプラットフォームを構築し ています。余暇には、AI を使用し てクジラを検知し、産業とこれらの 優しい巨人が共存して利益を得られ るようにする、もう 1 つのスタート アップ企業「Whale Seeker」でも 働いています。彼女は、新しいディ ープラーニング手法の調査から、現 実の問題解決に研究を直接応用する こと、AI モデルを実環境でトレー ニングおよび展開するためのパイプ ラインやプラットフォームの設計、 スタートアップ企業に対する AI お よびデータ戦略のアドバイスまで、 ディープラーニングおよび機械学習 の幅広い分野で活躍しています。