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- 强化学习是机器学习的分支，强化学习是一个受行为心理学启发而来的一个机器学习领域，它关注身处某个环境中的决策器通过采取行动获得最大化的累积收益。和传统的监督学习不同，在强化学习中，并不直接给决策器的输出打分，决策器只能得到一个间接的反馈，而无法获得一个正确的输入/输出对，因此需要在不断的尝试中优化自己的策略以获得更高的收益。从广义上说，大部分涉及动态系统的决策学习过程都可以看成是一种强化学习。
- 强化学习的应用非常广泛，包括博弈论、控制论、优化等多个不同领域。这两年，AlphaGo 及其升级版横空出世，彻底改变了围棋这一古老的竞技领域，在业界引起很大震惊，其核心技术就是强化学习。与未来科技发展密切相关的机器人领域，从机器人行走、运动控制，到自动驾驶，都是强化学习的用武之地。
2024-05-13 22:41:01赞同 展开评论 打赏 -
北京阿里云ACE会长机器人：在机器人技术中，强化学习用于训练机器人执行复杂任务，如行走、抓取和操纵物体。
推荐系统：强化学习可以帮助推荐系统动态地为用户推荐内容，如新闻、电影或产品。
2024-05-12 17:36:29赞同 展开评论 打赏
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