マルコフ性の理解
問題
マルコフ性に関する記述のうち誤りを1つ選べ。
解説
マルコフ性(Markov property)とは、「未来の状態は、現在の状態と次に取る行動だけで決まり、過去にどのような経路を辿ってきたかには影響されない」という性質のことです。
すごろくやサイコロのように「今どこにいるか」だけが重要で、「どうやってそこに来たか」は次の結果に関係ない、という考え方です。
強化学習(MDP)ではこの性質を前提とすることで、膨大な過去の履歴を記憶・計算することなく、現在の状況(状態)だけを見て最適な行動を決定できるようになります。
1. マルコフ性は未来が現在の状態だけで決まる性質
正しい:「未来は現在の状態だけで決まり、過去の履歴は影響しない」というのがマルコフ性の定義です。
2. マルコフ性は強化学習でよく仮定される
正しい:強化学習の基本的な枠組みであるマルコフ決定過程(MDP)は、環境がこの「マルコフ性」を満たしているという仮定(前提)で成り立っています。
3. マルコフ性は過去の全履歴を必要とする
誤り:マルコフ性の本質は「過去の全履歴を必要としない(現在の状態さえ分かればよい)」という点にあります。
4. マルコフ性はサイコロの例で説明される
正しい:サイコロの目は「過去に何が出たか」に影響されず「現在の試行」だけで決まるため、マルコフ性を説明する身近な例としてよく用いられます。
📚 より詳細を学びたい方へ
同じカテゴリの問題
- 教師あり学習の基本要件
- 回帰問題の理解
- 分類問題の特徴
- 決定木モデルの性質
- サポートベクターマシン(SVM)の理解
- カーネルとカーネルトリック
- 重回帰分析の理解
- 勾配ブースティングの特徴
- 多クラス分類の理解
- 教師あり学習のビジネス応用
- アンサンブル学習の基本概念
- バギングの特徴
- ブートストラップサンプリングの理解
- ランダムフォレストの性質
- ブースティングの理解
- ランダムフォレストの特徴
- 自己回帰モデル(AR)の理解
- VARモデルの特徴
- マージン最大化の理解
- ロジスティック回帰の理解
- 教師なし学習の基本概念
- k-means法の理解
- t-SNEの特徴
- ウォード法の理解
- 協調フィルタリングの理解
- クラスタリングの特徴
- 次元削減の理解
- 主成分分析(PCA)の理解
- 潜在的ディリクレ配分法(LDA)の理解
- 多次元尺度構成法(MDS)の理解
- デンドログラムの理解
- 特異値分解(SVD)の理解
- コンテンツベースフィルタリングの理解
- クラスタ分類の理解
- 強化学習の基本概念
- 方策(Policy)の理解
- 価値関数の理解
- 行動価値関数Q(s,a)の理解
- 状態価値関数V(s)の理解
- TD誤差の理解
- Actor-Criticの理解
- Q学習の特徴
- ε-greedy方策の理解
- UCB方策の理解
- バンディット問題の理解
- 方策勾配法の理解
- REINFORCEの特徴
- マルコフ決定過程(MDP)の理解
- マルコフ性の理解
- 期待割引報酬の理解
- 割引率γの理解
- 汎化性能の理解
- 訓練誤差と汎化誤差
- ホールドアウト検証の理解
- 交差検証の特徴
- k-分割交差検証の理解
- 混同行列の理解
- 偽陽性・偽陰性の理解
- 正解率の計算
- 適合率の計算
- 再現率の計算
- F値の理解
- 回帰指標MSEの理解
- RMSEの理解
- MAEの理解
- ROC曲線の理解
- AICの理解
- BICとオッカムの剃刀


