5、强化学习：从理论到实践的全面解析

强化学习：从理论到实践的全面解析

1. 强化学习的商业价值与生物学启示

市场研究公司高德纳（Gartner）指出，在美国，人工智能增强技术每年能为企业带来数万亿美元的价值。强化学习（RL）在这个市场中扮演着重要角色，因为如今许多商业问题都具有战略性。从车间到高层管理，企业中充斥着未优化的多步决策，如向购物篮中添加商品或制定市场进入策略。单独使用机器学习（ML）是次优的，因为它对问题的看法短视。然而，数据的爆炸式增长、计算能力的提升以及模拟技术的改进，使得由软件驱动、机器学习赋能的强化学习智能体能够学习到优于人类的最优策略。

生物学过程持续为强化学习的实现提供灵感。早期的心理学实验强调了探索和奖励的重要性。研究人员提出了不同的强化学习模拟方法，形成了几个常见的主题。作为工程师，你必须决定哪些主题适合你的问题，例如如何优化强化学习算法、动作采取何种形式、智能体是否需要正式的规划机制以及策略是否应在线更新。通过精心定义动作和奖励，你可以设计智能体在环境中运行，以解决一系列工业任务。

2. 强化学习的基础：马尔可夫决策过程、动态规划和蒙特卡罗方法

强化学习的基础基于三个主题，其中最重要的是马尔可夫决策过程（MDP），它是一个帮助你描述问题的框架。动态规划（DP）和蒙特卡罗方法是所有旨在解决马尔可夫决策过程的算法的核心。

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假设你在一家在线电子商务公司工作，作为工程师，你需要开发新功能并维护现有功能。例如，你可能需要改进结账流程或迁移到新的库。但如何确定你的更改是否达到了预期效果呢？监控关键绩效指标（KPI）是一种可能的解决方案。对于新功能，你希望对KPI产生积极影响；对于维护任务，你希望不产生影响。

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