强化学习解释了：了解该机器学习技术如何使AI适应和卓越在动态，数据驱动的环境中。
增强学习（RL）是机器学习的子场，可以解决艰苦而动态的问题。它可以解决传统ML（如监督学习）无法做到的任务。它通过奖励正确的行动来训练系统以适应和改进。
RL制造智能系统，可以自己做出决定。它可以控制机器人技术，创建无与伦比的AI对手或教自动驾驶汽车来处理复杂的交通情况。
RL正在快速增长。到2030年，全球AI市场将超过1.8万亿美元，RL发挥了很大作用。 RL适应动态环境的能力使其成为整个行业中的游戏规则，从医疗保健到金融，在此驱动更智能，更有效的解决方案。 RL市场在2023年为28亿美元，到2030年的增长330亿美元，增长超过41％。
强化学习（RL）是一个学习过程，代理商在试验，错误以及奖励和惩罚系统中做出决策。它从环境中获得反馈，以做出更好的选择并解决机器人，游戏和自动驾驶汽车等严重问题。
简而言之，RL通过执行，尝试不同的动作，查看有效的方法然后进行调整来学习。这就像教自己一项新技能一样 - 您根据结果尝试，失败和改进。这与其他AI的方法不同，例如无监督的学习或监督学习。无监督的学习发现没有标签的模式。监督的学习依赖于预定的示例。在“最佳”决策随时间变化的情况下，RL蓬勃发展。
奖励信号：这是RL的基础。奖励就像提示代理商朝着更好的选择推动的提示。
延迟的奖励：并非一切都立即回报。 RL教代理人提前思考，以最大程度地提高累积奖励。
探索与剥削：代理商必须探索新的途径，以找到更好的解决方案，同时利用已知策略以保持有效。这就像在现实生活中平衡好奇心与谨慎。
增强学习并没有从头开始。它的根源回到1980年代的理查德·萨顿（Richard Sutton）和安德鲁·巴托（Andrew Barto）。他们的工作是现代RL技术的基础：
强化学习：介绍，1998年：定义RL原理和算法的书。
学习通过时间差异的方法进行预测， 1988年（论文）：引入了RL的时间差异学习。
Actor-Critic模型， 1983年（概念）：RL中的统一政策和基于价值的方法。
策略梯度方法， 1999年（概念/论文）：在连续的动作空间中使RL优化成为可能。
从价值函数到Q学习及以后，RL已成为AI的基本组成部分，推动了机器人技术，游戏和自动化方面的进步。
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在强化学习（RL）中，代理通过与环境互动来学习。他们改善了通过迭代获得更好结果的策略。与监督学习不同，这是一种使用标记数据的机器学习过程。
当RL代理采取行动时，环境会给它奖励或处罚，以将其推向更好的战略。随着时间的流逝，它可以改善其行为，平衡新的动作与旧技术。
政策和价值功能是加强学习的核心 - 他们告诉代理商如何做出决策并评估长期结果。
政策：政策是代理商的决策策略，该策略将其映射到行动。策略可以是确定性的，对于每个状态或随机的固定动作，根据概率选择了动作。
价值函数：值函数可预测给定状态或状态行动对的预期累积奖励。它通过评估其选择的长期后果来帮助代理做出更好的决策。
MDP是一个将RL问题分解成较小零件的框架。这使工程师更容易定义环境和代理。 MDP可以随着时间的推移改善代理商的性能。
MDP有：
表明：代理商可以在环境中看到的情况。
操作：代理商在任何给定状态下可用的选项。
奖励：采取行动的直接反馈。
过渡：行动后从一个状态转移到另一个状态的概率。
折现因子：一个权衡即将奖励与将来奖励的参数。它阻止了代理人赞成短期收益而不是长期成功。
MDP可以帮助我们建模环境的动态，包括不确定性。在机器人技术中，我们可以模拟现实世界中的情况，例如传感器错误或不可预测的条件。
在强化学习中，有几种方法可以培训代理，包括基于模型的学习和基于模型的学习和政策与政策方法。这些方式指导代理商的学习和适应方式。
无模型的RL直接从经验中学习，而无需建立环境动态的明确模型。 RL算法（例如Q-LEARNING和SARSA）是无模型的RL。当我们无法创建模型或不需要时，这效果很好。
基于模型的RL创建了环境的预测模型，该模型允许代理模拟结果和计划行动。基于模型的方法在计算上更昂贵，但在准确性很重要时是更好的选择。
RL算法以不同的方式处理数据，从而影响其灵活性和训练速度。
诸如SARSA之类的派利方法会培训代理商的当前政策收集的数据。他们迭代地更新代理的行为。
诸如Q学习之类的非政策方法通过探索行动或其他政策从收集的数据中学习，以提高灵活性和鲁棒性。
增强学习（RL）使用许多机器学习技术和算法来训练代理做出决定。这些包括基于价值的，基于策略的和混合方法。每个人都解决了一个特定的RL问题。
基于价值的方法着重于优化值函数。该值函数可预测给定状态下每个动作的预期累积奖励。
Q学习是一种基于价值的经典机器学习方法。它将不同动作的值存储在Q表中。随着代理商的学习，它会根据获得的奖励来更新这些值。但是，在具有许多变量或连续状态的环境中，Q桌子可能会变得太大而无法处理。
为了解决此问题，深Q-NETWORKS（DQNS）使用深层神经网络来估计Q功能而不是大Q-table。该网络采用当前状态，通过层运行并预测每个可能的动作的Q值。通过将强化学习与深度学习相结合，DQN可以解决复杂的高维问题。一个著名的例子是他们在Atari游戏中的使用情况，在该游戏中，AI学会了直接从RAW PIXEL输入中玩游戏。
我们可以通过机器学习RL构建什么？强化学习通过构建智能系统来改变了几个行业，这些系统在复杂，动态的环境中做出决策。从机器人自动化到医疗保健，RL无处不在。
强化学习是机器人控制和自动化的骨干。在物流中，仓库机器人使用RL进行更有效的选择和排序。在医疗保健中，机器人手术系统使用RL适应和完善程序。 RL在适应性和精度很重要的环境中效果很好。
游戏是RL的测试场。深度强化学习创造了可以击败人类对手的AI对手。接受了RL算法训练的Alphago击败了世界上最好的人类GO球员。 Openai的Dota 2机器人和Atari比赛的RL培训代理也击败了该领域的顶级人类。
自动驾驶汽车使用强化学习算法以及监督和无监督的学习算法来适应其驾驶政策。通过模拟数以百万计的驾驶场景，RL代理使用机器学习来浏览道路，避免障碍并适应意外的条件。 RL允许自动驾驶汽车做出一秒钟的决定，以确保乘客安全。
RL用于优化金融中的投资组合，在此寻找图案以提高回报率。电子商务和流媒体平台中的推荐系统使用RL来提出个性化建议并增加用户参与度。
RL解决了动态行业的问题。无监督的培训通过从未标记的数据中提取见解来补充RL。随着RL变得更好，它将进入更复杂的域。
尽管增强学习很棒，但并非没有问题。从效率到安全，在RL算法能够充分发挥潜力之前，有几个障碍要克服。
一个大问题是RL需要多少数据。强化学习者在模拟环境中需要数百万个互动才能找到最佳策略。在现实世界中获得那么多培训数据是昂贵或不可能的。对于数据有限的应用，这种效率低使RL不切实际。
缩放RL对于更大的问题需要大量的计算能力。深RL需要强大的硬件和大量内存来处理大数据集。具有深度神经网络的培训代理既昂贵又复杂。
硬件：对于并行处理，RL需要高端GPU或云资源。
内存：RL需要大量内存来存储迭代培训带来的大量数据。
成本：培训RL模型可能很昂贵，尤其是在工业规模上。
如果RL算法的奖励功能无法正确设计，则代理可以发展出不良的，意外的行为。一些RL代理以意想不到的方式利用了奖励结构。关于RL系统做出生死决定的道德问题，例如医疗保健或自动驾驶汽车。
使用深度学习的RL算法可以是黑匣子。这类似于无监督的学习中的问题，在该学习中，模式检测背后的推理也不透明。这使调试，优化和监管合规性更加困难。提高模型透明度是一个持续的挑战。
尽管面临挑战，但RL研究正在通过更好的采样方法，更有效的算法和更好的工具来解释事物的工作原理。新的机器学习解决方案将使RL对于现实世界的使用更加实用。
增强学习（RL）正在快速移动。新技术正在改变AI的学习和适应方式。这些，加上RL改变行业的潜力，将解决更复杂的现实世界问题。
RL通过与其他机器学习领域结合而超越：
自然语言处理：RL使对话代理和AI系统更好地理解和响应人类的投入。
多代理系统：RL支持多个代理相互作用的协作学习，例如流量管理或群体机器人技术。
元学习：RL可以使经纪人学习速度更快，更快，更通用。
有效的算法：较小的组织现在可以将RL与更敏捷的系统一起使用。
RL准备破坏许多行业：
医疗保健：医院的个性化治疗计划和日程安排。
财务：实时投资组合优化和欺诈检测。
制造：自主装配线和预测性维护。
能源：平衡功率网格的供求，以实现可持续性。
运输：通过RL模拟更明智的物流和流量管理。
这些将是AI量表创新的基础。
强化学习有六个组成部分：代理，环境，国家，行动，奖励和政策。代理根据环境的当前状态决定。每个动作都会导致一个新的状态和指导代理商的机器学习过程的奖励。政策决定了代理商使用的策略选择行动，将短期奖励与长期收益之间取得平衡。这些组件共同形成了一个框架，RL算法可以通过交互来学习和适应。
强化学习和监督学习是不同的。监督学习使用标记的数据将输入映射到输出。 RL算法通过与环境互动来学习。例如，游戏RL算法一开始不知道正确的动作。他们通过反复试验学习，随着时间的推移最大化奖励。
RL破坏了游戏，机器人技术和医疗保健等行业。在游戏中，通过掌握复杂策略，RL电力系统和OpenAI五个五个胜过人类的表现。自动驾驶汽车使用RL来优化驾驶政策，医疗保健应用包括个性化治疗计划和机器人手术。
探索正在测试新的动作以找到更好的奖励，开发利用现有知识来最大化已知的奖励。平衡这些是最佳学习的关键。 RL算法像Q学习这样的算法平衡了这一权衡，以稳步改善。
MDP提供了一种结构化方法来构成RL问题，定义状态，行动和奖励。 MDP允许诸如近端策略优化之类的算法来形式化决策并系统地浏览复杂环境。
最常用的RL算法是Q学习，深Q-NETWORKS（DQNS）和近端策略优化（PPO）。 Q学习使用Q-Table来构建价值功能，DQN使用神经网络处理大型状态空间。 PPO通过限制策略更新来稳定学习。
可伸缩性，安全性和解释性。例如，Deep RL在计算上很昂贵，并且所有人都无法访问，奖励设计差会导致意外行为。
通过将RL与神经网络相结合，可以处理高维数据。 Alphazero是RL在游戏和复杂问题中可以做什么的概念证明。
AI开发创新（例如政策梯度方法和多代理RL）正在扩展RL功能。研究人员正在研究有效的采样技术，并将RL集成在跨行业的机器学习系统中。
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