人工智能（AI）的发展迅速，估计市场规模为73.5亿美元。如今，人工智能不断影响着我们日常生活的方方面面。因此，许多科技公司正在构建由渗透测试人员和道德黑客设计和编程的由AI驱动的最先进的网络安全防御解决方案。

机器学习（ML）和深度学习（DL）是本质上多样化的两种人工智能解决方案。这些学习类型有各种子类型，例如监督学习，非监督学习，强化学习和半监督学习。

在本文中，我们将专注于强化学习，深入研究强化学习的含义以及如何将其应用到您的AI工作中。

什么是强化学习？ 强化学习是训练机器学习模型以做出一系列决策的过程。然后，这可以帮助代理学习如何在不确定和复杂的环境中实现目标。人工智能在强化学习中面临着游戏般的局面。

计算机将使用反复试验的方法来提出问题的解决方案。程序员可以通过对AI所执行的每个动作进行奖励或惩罚来使机器完成他或她想要的事情。然后，这有助于人工智能最大化总回报。

深度强化学习方法中使用的重要术语 强化学习中使用的一些重要术语是：

代理：这是一个假定的实体，可以在环境中执行操作以获取奖励。

环境：这是座席面临的场景。

状态：这是环境返回的当前情况。

奖励：这是代理商执行特定操作后立即获得的回报。

价值：与短期奖励相比，这是预期的长期回报，有折扣。

策略：这是代理程序用来根据当前状态决定其下一步操作的策略。

环境模型：通常模拟环境的行为。然后，它将帮助程序员进行推理并确定环境的行为方式。

Q值：这与值大部分相同。但是，Q值有助于将其他参数用作当前操作。

强化学习要点 强化学习中使用的一些要点是：

输入：这是模型将从其开始的初始状态。

输出：通常有很多可能的输出，因为针对特定问题有多种解决方案。

培训：这通常基于输入。这是因为模型将返回一个状态，然后用户可以根据其输出决定奖励或惩罚该模型。该模型将继续学习，并根据最大奖励确定最佳解决方案。

强化学习的类型 有两种类型的加固：

积极加固 由于某个特定的行为会增加事件的强度和频率，因此在事件发生时会发生正向强化。这意味着它对行为有积极影响。

积极加固的优势 有助于长期保持变化。 有助于最大化性能。 正强化的缺点 这可能导致状态过载，如果增强太多，状态过载。 负加固 在此过程中，由于避免或停止了负面条件，因此特定行为得到了加强。

负筋的优点 它可以帮助代理商拒绝最低性能标准。 它增加了行为。 负筋的缺点 它只能为代理提供足够的资源来满足最低行为要求。 强化学习的应用 您可以在机器学习和数据处理中使用它。 您可以在工业自动化机器人中使用它。 可用于创建根据学生要求具有定制说明和材料的培训系统。 可用于大型环境中，例如： 当您只能通过与环境进行交互来收集有关环境的信息时。 如果您仅了解环境的模型，但无法使用解析解决方案。 如果仅给出环境的仿真模型。

强化学习算法 程序员可以使用三种方法来实现强化学习算法。

基于价值 使用该方法时，应始终尝试使值函数V（s）最大化。此外，代理将期望在策略π下当前状态的长期回报。

基于政策 在这种方法中，您将尝试提出一个策略，该策略是在每种状态下执行的操作将帮助代理在将来获得最大的回报。可以使用两种基于策略的方法，即：

确定性 随机 基于模型 使用这种方法，您将为每个环境设计一个虚拟模型。然后，代理将学会自己在该特定环境中执行操作。

强化学习模型 强化学习中使用的两个重要的学习模型是：

马尔可夫决策过程 Q学习 更深入地了解强化学习 强化学习是至关重要的人工智能范式转变，因为它为从金融业到机器人技术的AGI创造了一条道路，并将在塑造AI的未来中发挥重要作用。

内容中包含的图片若涉及版权问题，请及时与我们联系删除