部分強化学習（Partial Reinforcement Learning）とは、強化学習の一種で、エージェントが報酬を必ず得られるわけではない環境で学習を行う学習方法です。
強化学習とは、エージェントが環境と相互作用しながら、報酬を最大化するように行動を学習する学習方法です。エージェントは、環境から状態を受け取り、状態に基づいて行動を選択します。行動を選択した後、エージェントは環境から報酬を受け取ります。エージェントは、報酬を最大化するように行動を学習することで、環境を制御することができます。
部分強化学習では、エージェントが報酬を必ず得られるわけではない環境で学習を行います。そのため、エージェントは、報酬を最大化するように行動を学習することが難しくなります。しかし、部分強化学習は、実際の多くの問題に適用できるため、広く研究されています。
部分強化学習には、いくつかの種類があります。最も一般的な種類は、Q学習です。Q学習は、エージェントが状態と行動のペアごとに、期待報酬を学習する方法です。エージェントは、学習した期待報酬に基づいて、行動を決定します。
部分強化学習は、実際の多くの問題に適用されています。例えば、ロボット制御、ゲームプレイ、経済学などです。部分強化学習は、これらの問題を解決するために、広く研究されています。
部分強化学習は、強化学習の一種で、エージェントが報酬を必ず得られるわけではない環境で学習を行う学習方法です。部分強化学習は、実際の多くの問題に適用できるため、広く研究されています。
参考URL：
