提到强化学习只知道AlphaGo？其实，RL在工业界还有这些应用-低调大师

提到强化学习只知道AlphaGo？其实，RL在工业界还有这些应用

2017-12-31 650

本文来自AI新媒体量子位（QbitAI）

关于作者：
Ben Lorica，O’Reilly Media的首席数据科学家，同时是Strata Data Conference和O’Reilly Artificial Intelligence Conference的项目主任。

AlphaGo Zero的出现让人们再次提起了对强化学习的兴趣。紧随深度学习之后，强化学习成为了目前AI领域最热门的话题。

大部分公司对强化学习这个事做了调查和评估，然而很少有人真正搞明白它究竟能做什么。

考虑到RL的概念现在已经被混淆进了一大坨乱七八糟的问题和技术里，我们有必要先给它下个定义。

一般而言，RL的目标是学会如何将观测结果和测量值映射到一系列行为，同时最大化长期奖励。这个概念通常将那些“智能体与环境进行交互并学会最佳决策序列”的应用包括在内。

事实上，很多RL

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