マイメイトがアップグレード！A3CとLightGBMの違いを徹底解説！

2023年12月16日、新たにLightGBMという“機械学習”を活用した

「価格予想を活用して取引するエージェント」

が追加されました。

人工知能（AI）技術は目覚ましい発展を遂げ、様々な分野で活用されています。

その中でも、強化学習と機械学習は、AI開発において重要な役割を果たしています。

A3C：強化学習は、エージェントが環境と相互作用しながら最適な行動を学習する手法です。

LightGBM：機械学習は、教師あり学習や教師なし学習など、様々なアルゴリズムを用いてデータからモデルを構築する手法です。

本記事では、強化学習アルゴリズムの一つであるA3Cと、機械学習ライブラリであるLightGBMの違いについて解説します。

A3Cとは？

A3C (Asynchronous Advantage Actor-Critic) は、強化学習アルゴリズムの一つです。

ディープニューラルネットワークを用いて、エージェントの行動価値関数と状態価値関数を推定します。

A3Cの特徴は、以下の3点です。

①高い学習速度: 複数のエージェントが同時に学習を行うため、従来の強化学習アルゴリズムよりも高速に学習できる

②高い拡張性: 分散環境で動作するため、大規模な問題にも適用できる

③複雑な環境への適用: 複雑な状態空間を持つ環境にも適用できる

A3Cは、ゲームAI、ロボット制御、金融市場分析など、様々な分野で活用されています。

LightGBM (Light Gradient Boosting Machine) は、機械学習ライブラリの一つです。決定木アルゴリズムに基づいており、高速な学習と高い精度を実現します。

LightGBMの特徴は、以下の3点です。

①高い学習速度: 従来の機械学習ライブラリよりも高速に学習できる

②高い精度: 少ないデータでも高い精度を実現できる

③メモリ使用量の少なさ: 少ないメモリで動作するため、大規模なデータにも適用できる

LightGBMは、画像認識、音声認識、自然言語処理など、様々な分野で活用されています。

A3CとLightGBMは、異なる目的で使用されるものです。

A3Cは、エージェントが環境と相互作用しながら最適な行動を学習するために使用されます。

一方、LightGBMは、教師あり学習の分類や回帰問題を解くために使用されます。

以下、表にまとめました。