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其演变以及正在稳步变革行业的实际应用。 什么是强化学习？它与其他机器学习技术有何不同？ 强化学习是机器学习 ML 广泛领域中的一个独特分支。与监督学习和无监督学习不同，机器学习中的强化学习运行在奖励和惩罚系统上。 它涉及一个学习在环境中导航并根据反馈做出决策的代理。 “代理”是指通过利用传感器感知周围环境并随后使用执行器或效应器采取行动来与环境交互的自主程序或实体。 积极的结果会得到奖励，而消极的结果会受到惩罚，从而使代理能够相应地调整其行动。
事实上，这种试错方法将强化学习与其他机器学习技术区分开来，其他机器学习技术通常依赖于预先标记的数据或未标记数据中的模式检测。 另请阅读： 掌握基础知识：了解机器学习的分步指南 机器学习中的强化学习多年来如 罗马尼亚电话号码表 何发展？ 机器学习中强化学习的轨迹以不断演变和增长为标志。在早期阶段，模型相对简单，只能管理有限的场景。例如，他们可以在有限的环境中有效地导航简单的迷宫或控制基本的机器人任务。如今，由于计算能力和算法设计的进步，强化学习已经能够处理复杂的任务。
重要的里程碑包括 Q 学习、深度 Q 网络 DQN 和近端策略优化 PPO 等的开发。因此，这些进步扩展了强化学习的能力，使其能够处理从掌握视频游戏到驾驶自动驾驶汽车等复杂的任务。 强化学习在机器学习中的实际应用是什么？ 强化学习已在各个领域得到应用。前 个用例包括： . 游戏 机器学习中的强化学习彻底改变了游戏行业。事实上，它为人工智能的发展铺平了道路，人工智能可以掌握复杂的游戏并常常超越人类。例如，谷歌的 DeepMind 训练其人工智能 AlphaGo不仅可以下围棋游戏，而且在强化学习的帮助下，
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发表于 2024-5-15 13:39:31