AIの基礎定義問題
強化学習（Reinforcement Learning）が他の機械学習手法と最も大きく異なる点はどれか。
A.過去データの正解ラベルから入出力の関係を学習する点
✗ ラベル付きデータで入出力の関係を学ぶ教師あり学習の説明。報酬は使わない。
B.エージェントが環境との相互作用と「報酬」を通じて試行錯誤する点← 正解
✓ 正解。報酬を最大化するよう行動方策を最適化するのが強化学習の本質的特徴。
C.ラベルなしデータを類似性に基づいて自動的にグループ化する点
✗ ラベルなしデータのグループ化は教師なし学習（クラスタリング）の説明。
D.画像から物体を見つけバウンディングボックスで囲む点
✗ 物体検出という特定のコンピュータービジョンタスクの説明。
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