强化学习

本文就是面向所有人的机器学习科普大全，涉及所有机器学习相关的关键知识点。

本文展示了DP可以为一些简单但经典的控制问题带来什么，我们通常会使用强化学习（RL）。基于DP的模型不仅学习了比RL更有效的控制策略，而且还能更快地训练数量级。

强化是一类机器学习，其中代理通过执行动作来学习如何在环境中行为，从而绘制直觉并查看结果。在本文中，您将学习如何理解和设计强化学习问题并在Python中解决

如果您是公司的决策者，我希望这篇文章足以说服您重新思考您的业务，看看是否可以使用强化学习

对于大脑的工作原理，我们知之甚少，但是我们知道大脑能通过反复尝试来学习知识。我们做出合适选择时会得到奖励，做出不切当选择时会受到惩罚，这也是我们来适应环境的方式。如今，我们可以利用强大的计算能力，在软件中对这个具体过程进行建模，这就是强化学习。

Facebook的人工智能研究机构FAIR刚刚开源并公开发表的聊天机器人就开始拥有了跟人类进行协商谈判、进行讨价还价的能力。通过监督学习+强化学习，这个聊天机器人不仅能理解字词和语义的对应关系，还能针对自己的目标制定策略，跟别人进行协商讨论达成一致。

在这篇文章中，我们将帮助你更好的理解监督学习、非监督学习和强化学习的定义的内涵，并从更广阔的视角中阐述它们与机器学习之间的联系。深入理解它们的内涵不仅有助于你在这一领域的文献中尽情的徜徉，更能引导你敏锐地捕捉到AI领域的发展和技术进步的气息。