もんてかるろほう

モンテカルロ法

乱数を用いたシミュレーションを繰り返すことで、確率的に解を求める手法です。

詳しい説明

モンテカルロ法とは、乱数を用いたシミュレーションを繰り返すことで、確率的に近似解を求める手法の総称です。決定論的に計算することが困難な複雑な問題に対して、数多くの試行結果を統計的に処理することで、正解に近い値を効率的に推定します。

機械学習の分野では、特に強化学習においてその真価を発揮します。強化学習におけるモンテカルロ法は、ある状態から終了まで試行を行い、得られた報酬の平均値を価値として用いる手法です。状態遷移確率が未知の環境であっても、実際の経験に基づいて価値を推定できる点が大きな特徴です。

G検定では、強化学習の学習アルゴリズムの一つとして問われます。DP（動的計画法）との違いとして、モデルが未知の環境でも学習可能であることや、試行に基づく学習である点が重要です。また、モンテカルロ木探索などの応用手法についても名前と用途を把握しておくことが推奨されます。