提供强化学习的用例.
强化学习是机器学习的一个子集,涉及一个代理与其环境进行交互,以了解最好的行动来实现目标.强化学习的一个主要用例是在游戏领域,其中AlphaGo和OpenAI Five等热门例子,两者均在游戏Go和Dota2中击败了人类大师.在这里,强化学习代理或系统旨在在游戏环境内执行行动,观察游戏状态中的结果变化,并根据环境提供的信号了解行动是否使其更接近胜利或失败.这种信号奖励代理,无论采取行动是好的还是坏的,允许代理根据其策略进行调整.随着时间的推移和许多反,强化学习代理学习如何采取行动来实现目标,通过使用机器人学习,在其他领域,如在游戏中获得最佳的奖励,在游戏中获得最好的结果,在环境中获得最好的奖励,在游戏中使用最好的信息,在其他领域,如在交通中获得最好的奖励,在交通中获得最好的奖励,在环境中获得最好的奖励,在学习中获得最好的奖励,在学习中获得最好的奖励,在学习中获得最好的奖励,在学习中获得最好的奖励.