8、深入理解机器学习：概念、类型与应用

深入理解机器学习：概念、类型与应用

1. 智能体相关概念

1.1 接口智能体

接口智能体是为复杂系统提供接口的智能体，它起到连接复杂系统的桥梁作用。

1.2 性能

性能是用于评估智能体在环境中行为的指标，它回答了“智能体是否在环境中做了它应该做的事情”这个问题。

1.3 目标

目标指的是智能体试图达成的事项。在机器学习领域，目标并非仅仅让智能体“学习”，而是更广泛的总体目标或目的。目标可以分解为更小的任务，例如，要完成剖腹产的目标，任务可以包括切开腹部、取出婴儿、检查婴儿健康状况以及缝合腹部等。

1.4 效用

效用是智能体自身的内部性能评估，即智能体在任何给定状态下对自身性能的衡量。它可能与智能体的性能有所不同。值得注意的是，效用函数不一定与性能度量相同，但也可以相同。智能体可能没有明确的效用函数，但总会有某种性能度量。效用函数用于将状态映射到一个实数，该实数描述了与目标相关的幸福程度或进展情况。这使得在有多种路径可实现同一目标的情况下，智能体能够做出更合理的决策，更好地区分不同路径。

1.5 知识

智能体通过其传感器或对环境的了解来获取知识。知识可用于决定如何行动；如果被存储，它可以用于存储先前的知识状态（即历史记录）；还可以用于确定行动如何影响环境。机器学习是数据驱动的，因此无处不在的数据和普及的计算为开发具有实际应用的系统提供了绝佳的条件。

2. 环境特征

2.1 可访问性

可访问性指的是智能体能够访问环境的程度。在信息缺失的情况下，智能体可能需要做