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强化学习(Reinforcement Learning),又称再励学习、评价学习,是一种重要的机器学习方法,在智能控制机器人及分析预测等领域有许多应用。在强化学习中,机器达到预期效果时会得到正强化,没有达到预期结果时会得到负强化。

介绍

强化学习在RL中,该算法起着“游戏”的作用,其目的是最大化奖励。该算法通过反复试验尝试不同的方法“移动”,并查看哪个方法提高了最大的利润。

最常见的RL使用案例是教计算机解决魔方或下棋,但更多的是强化学习而不仅仅是游戏。最近,实时出价中的RL解决方案数量不断增加,其中模型负责为广告投标,其回报是客户的转化率。


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