SARSAとQ学習の基本的な違い 学習方法: SARSAは「オンポリシー」アルゴリズムで、エージェントが実際に選択した行動に基づいて学習します。つまり、エージェントが行った行動の結果を使って価値を更新します。 Q学習は「オフポリシー」アルゴリズムで、最適な行動を選択することを前提に学習します。エージェントが選ばなかった行動の価値も考慮に入れます。 更新ルール: SARSAでは、次の状態での実際の行動を考慮してQ値を更新します。 Q学習では、次の状態での最大のQ値を使って更新します。これにより、より最適な行動を学習することができます。 実用例: SARSAは、探索と活用のバランスを取りながら学習する場合に適しています。 Q学習は、最適なポリシーを迅速に学習したい場合に効果的です。 このように、SARSAとQ学習はそれぞれ異なるアプローチを持っており、状況に応じて使い分けることが重要です。