数理モデルや統計、機械学習、金融工学、物理シミュレーションの世界では、理論上は定義できても、解析的にきれいな形では求めにくい量が数多く現れます。

機械学習や統計を学んでいると、かなり早い段階で 尤度 という言葉に出会います。

強化学習を学び始めると、価値関数をどう推定するか、方策をどう更新するか、探索と活用をどう両立させるかといった論点に何度も出会います。

強化学習を学び始めると、比較的早い段階で 方策ベース と 価値ベース という二つの考え方に出会います。

AIが実用の中心に近づくほど、「高性能であること」と「望ましく使えること」は別の問題になります。

機械学習モデルは、学習が終わった瞬間に価値が完成するわけではありません。