了解強化學習及其應用場景

訓練狗狗最佳方法是採用獎勵機制，獎勵它表現良好，懲罰它做錯事。同樣的策略可用於機器學習，稱為強化學習。

強化學習是機器學習的分支之一，透過決策訓練模型來找到問題的最佳解決方案。

為了提高模型準確性，可透過正獎勵鼓勵演算法接近正確答案，同時給予負獎勵以懲罰偏離目標的情況。

只需要明確目標，再對資料進行建模，模型與資料開始交互，並自行提出解決方案，無需人工幹預。

強化學習實例

我們還是以訓練狗為例，我們提供諸如狗餅乾之類的獎勵來讓狗執行各種動作。

狗會按照一定的策略來追求獎勵，因此它會聽從命令並學習新的動作，如乞討。

狗喜歡四處奔跑、玩耍和探索周圍的環境。在強化學習演算法中，這種行為稱為探索。狗會傾向於最大化自己的獎勵，這被稱為利用。然而，探索和利用之間需要權衡，因為探索可能帶來較少的回報。

強化學習中的重要術語

• 代理：代理程式是透過強化學習訓練的模型
• 環境：模型必須最佳化到的訓練情況稱為它的環境
• 行動：模型可以採取的所有可能步驟
• 狀態：模型返回的當前位置/狀態
• 獎勵：為了幫助模型朝著正確的方向前進，它會獲得獎勵/給予積分以評估某些動作
• 策略：策略決定代理在任何時候的行為方式。它充當動作和當前狀態之間的映射

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