AI用語集
人工知能の完全辞典
モデルアンサンブル
複数の予測モデルを同時にトレーニングし、その予測を組み合わせて汎化誤差を低減するアプローチ。この技術により、強化学習システムの頑健性を向上させ、認識的不確実性を推定することができます。
アンサンブルブートストラップ
復元抽出法を用いて多様なトレーニングデータセットを作成する方法で、異なるサブセット上で複数のモデルをトレーニングし、予測の変動性を捉えることができます。モデルベースRLにおける不確実性推定に特に効果的です。
アンサンブル予測
アンサンブルを形成する複数のモデルの予測を、通常は平均化や投票によって集約し、より安定で正確な最終予測を得る手法。個々の予測間の分散がモデルの不確実性を定量化します。
意思決定の頑健性
エージェントがモデルの不確実性や環境の変化に直面しても許容可能なパフォーマンスを維持する能力で、アンサンブルを使用して意思決定の信頼性を評価します。現実環境でのRLエージェントの展開に不可欠です。
アンサンブル平均化
最終予測がアンサンブル内の各モデルの個々の予測の平均である集約方法で、バイアスと分散を低減し、自然な不確実性の尺度を提供します。RLにおける現代的なアンサンブルアプローチの基礎です。
不確実性加重
アンサンブルによって推定された不確実性を使用して意思決定を重み付けする戦略で、活用中にはより確実な予測を持つ行動を優先し、高不確実性領域を探索します。RLにおける探索と活用のバランスを改善します。
不確実性に基づく探索
アンサンブルの不確実性測定を使用してエージェントを未知の状態へ誘導する探索方針で、モデル学習を向上させるために情報収集を最適化します。好奇心ベースの探索手法への効果的な代替案です。
近似ベイズ
ニューラルネットワークのアンサンブルを使用してモデルパラメータの事後分布を推定する、厳密なベイズ推論の近似。RLにおける不確実性定量化のための実用的な確率論的解釈を提供します。
ランダム不確実性
プロセスに固有の不確実性で、無限のデータがあっても還元不可能であり、環境や観測における確率的ノイズから生じる。現代の定量化アプローチでは認識論的不確実性と区別される。
アンサンブル分散
アンサンブル内の異なるモデル間の予測のばらつきを定量化する指標で、モデルベースRLシステムにおける認識論的不確実性の直接的な代理値として機能する。状態空間のあまり探索されていない領域でより高くなる。
予測事後分布
モデルのパラメータに関する不確実性とプロセスノイズの両方を統合した未来の状態または報酬に関する完全な分布で、実践的にはアンサンブル予測によって近似される。RLの堅牢な計画に不可欠。
サンプル効率
アルゴリズムが環境との最小限の相互作用で学習する能力の測定値で、知識の効率的な転送とターゲットを絞った探索を可能にするアンサンブルによって向上する。データコストの高いRLアプリケーションにとって重要。
アンサンブルによる汎化
複数の部分的に正しいモデルの知識を組み合わせることで、未見の状態により良く汎化するアンサンブルメソッドの能力で、過学習を減らし、分布変動に対する堅牢性を向上させる。
アンサンブルハイパーパラメータ
モデル数、ブートストラップ率、集約方法、多様化戦略を含むアンサンブルの設定を制御するパラメータ。パフォーマンスと計算複雑性のトレードオフを最適化するために重要。