您将彻底了解强化学习及其实际实现。

[tanjimajha12]

今天早上，我去办公室的路上，正要搭乘 8.45 的地铁，突然想到了这一点。我迟到了七分钟，错过了早班地铁。但昨天我准时出发了。为什么我每天都不准时呢？我很纳闷。我今天很想因为迟到而惩罚自己，就像我昨天因为准时而奖励自己一杯伯恩维尔一样。但是，是的，我今天确实学到了一个教训：要更有条理。我必须提前查看日历上的会议安排，而不是早上查看日程表，把车钥匙放在钥匙扣里，把闹钟提前 10 分钟，等等……诸如此类。嗯，强化学习就是这样。通过奖励和惩罚来学习。这样，人们可以从每次失败或成功中吸取教训，研究环境的行为模式，为下一次做好准备。

强化学习 (RL) 是一个快速发展 冰岛手机号码列表 的概念，它为不同的应用提供了各种各样的学习算法。我将从强化学习简介开始，然后介绍深度强化学习、人工智能中的强化学习以及职业机会。

强化学习

在本文中，我旨在讨论：

什么是强化学习
强化学习理论的方法
人工智能中的强化学习
强化学习算法
强化学习技术与应用
较新的强化学习技术
强化学习教程
阅读完本文后，

什么是强化学习？
强化学习是一种数学框架，用于开发计算机代理，这些代理可以通过将通用奖励信号与其过去的行为联系起来，从而学习最佳行为。RL 框架在商业智能、工厂控制和游戏领域拥有众多成功应用，非常适合在具有大量数据的未知环境中进行决策。

强化学习的例子包括2014年DeepMind和Deep Q学习架构，2016年用AlphaGo击败围棋冠军，2017年OpenAI和PPO。