32、实用强化学习指南

实用强化学习指南

强化学习（RL）已经发展了数十年，但直到最近才在学术界之外崭露头角。这部分是因为工业界相关知识的传播还不够广泛，此前大部分文献主要聚焦于算法和人为设计的模拟。如今，研究人员和业界人士开始意识到强化学习的潜力，相关框架和库也不断涌现，提升了人们对它的认知并降低了进入门槛。

强化学习项目的生命周期

典型的强化学习项目从一开始就计划用强化学习来解决，这可能是基于先前的工作，也可能是设计者认识到问题的序列性。强化学习项目也可能从机器学习项目中衍生出来，工程师们试图寻找更好的问题建模方法或提升性能。强化学习项目的生命周期与机器学习和软件工程有很大不同，软件工程之于强化学习，就如同砌砖之于建造桥梁。

强化学习开发过程中，开发者通常会经历一系列熟悉的情绪起伏：
1. 乐观 ：“强化学习太厉害了，能控制机器人，肯定也能解决这个问题！”
2. 压力与沮丧 ：“为什么不行呢？它能控制机器人，为什么这个问题解决不了？是我的问题吗？”
3. 醒悟 ：“哦，原来这个问题比控制机器人难多了。不过我用了深度学习，应该最终能行吧。我得多买些 GPU 来加速。”
4. 恐惧 ：“怎么还是不行？这根本不可能！”
5. 简化 ：“如果我移除/替换/改变/增强真实数据会怎样？”
6. 惊喜 ：“哇，在我的笔记本上只用了 5 分钟就收敛了。记住，别再浪费钱买 GPU 了……”
7. 开心 </