您正在使用IE低版浏览器,为了您的FUTUREAI账号安全和更好的产品体验,强烈建议使用更快更安全的浏览器
FUTUREAI 技术原理
发私信给FUTUREAI
发送

到底什么是强化学习,以及强化学习的例子

本文作者:FUTUREAI 2018-11-08 15:56
导语:编辑 强化学习是人工智能中讨论最多、关注最多和考虑最多的话题之一,因为它有潜力改变大多数行业。在这篇文章中,将会提供简单的解释什么是强化学习,并提供一些实际的例子来

image.png

编辑


强化学习是人工智能中讨论最多、关注最多和考虑最多的话题之一,因为它有潜力改变大多数行业。在这篇文章中,将会提供简单的解释什么是强化学习,并提供一些实际的例子来说明它是如何使用的。

什么是强化学习?

强化学习的核心是通过积极奖励(强化信号)来强化最佳行为或行动的概念。

机器和软件代理使用强化学习算法,根据环境的反馈来确定理想的行为。它是机器学习的一种形式,因此也是人工智能的一个分支。

根据问题的复杂性,如果需要,强化学习算法可以随着时间的推移不断适应环境,从而在长期内获得最大的回报。所以,就像蹒跚学步的孩子一样,一个正在学习强化学习的机器人会尝试不同的方法来达到目标,获得有关这些方式成功的反馈,然后调整直到目标达到。向前迈一大步,机器人就会倒下,所以它会调整自己的步伐,以看看这是不是保持直立的秘诀。它通过不同的变化继续学习,最终能够行走。在这个例子中,奖励是直立的,而惩罚是下降的。基于机器人对其动作的反馈,优化动作得到强化。

强化学习例子

1、机器人

强化学习为机器人学提供了一个“框架和一套工具”,用于处理难以设计的行为。由于强化学习可以在没有监督的情况下进行,这可以帮助机器人成倍增长。

2、工业自动化

得益于DeepMind的强化学习功能,谷歌能够大幅降低数据中心的能耗。 最近被微软收购的Bonsai提供了一种强化学习解决方案,可以在能源,HVAC,制造,汽车和供应链中实现自动化和将智能构建到复杂和动态系统中。

3、加强预测性维护

机器学习已经在制造业中使用了一段时间,但强化学习可以使预测性维护比现在做更好。

4、游戏

事实上,强化学习获得声望的第一个应用是机器学习算法AlphaGo在围棋中赢得了世界上最好的人类玩家之一,现在强化学习被用于各种游戏的竞争。

声明:景智AI网尊重行业规范,任何转载稿件皆标注作者和来源;景智AI网的原创文章,请转载时务必注明文章作者和"来源:景智AI网", 不尊重原创的行为将受到景智AI网的追责;转载稿件或作者投稿可能会经编辑修改或者补充,有异议可投诉至:mailto:813501038@qq.com

分享:
相关文章
最新文章