一个实践者对强化学习的指南

美妆与时尚专家为您呈现的强化学习指南

开始编写游戏获胜的AI代理的第一步

在机器学习中，数据科学家主要使用监督学习和无监督学习的方法。然而，还有一个独特而有趣的子领域 —— 强化学习！

在强化学习中，我们试图教授一个所谓的代理如何在游戏的复杂环境中导航，让它探索策略，成功移动时获得奖励，出错时受到惩罚。

强化学习领域的一个杰出成果是AlphaGo，这个模型击败了世界围棋冠军，围棋是一种比国际象棋更复杂的游戏。

强化学习的伟大之处在于，我们无需告诉代理如何获胜，我们只需要告诉它获胜或失败的标准。

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以国际象棋为例，我们只需告诉它将对手的国王置于困境中，这是我们提供的唯一指导。我们不提供关于皇后的重要性或卒子的不重要性的明确指示 —— 代理会自己归纳出这些微妙之处。

而且，这不仅限于传统游戏；几乎任何事物都可以视为游戏。无论是经典棋盘游戏、电子游戏还是商业场景，如确定对客户最有效的广告，在强化学习中都扮演着重要角色。在商业场景中，代理可以获得成功客户购买的奖励，在广告点击时获得较少的奖励，并在客户忽略广告时受到惩罚。对于代理来说，这成为了一个战略游戏，优化奖励，在商业环境中，这转化为收入。

在本文中，我不会过多涉及强化学习的数学理论。我希望为您提供直观和可行的代码，以帮助您入门。为此，我将使用优秀的库gymnasium，它提供了一些优秀的游戏环境，供我们的代理学习掌握。