能否介绍一下强化学习（Reinforcement Learning），以及与监督学习的不同？
2023-06-17 阅读 35
强化学习是一种机器学习的方法，其目标是让智能体通过与环境的交互来学习如何做出最优决策，以获得最大的奖励。在强化学习中，智能体通过试错来学习，不断地尝试各种可能的行动，然后根据环境的反馈来调整自己的策略，最终达到最优的行动方案。
与此相比，监督学习是一种机器学习的方法，其目标是从标记数据中学习如何将输入映射到输出。在监督学习中，我们已经拥有了标记数据，可以训练模型来预测新的数据。监督学习中的模型需要学习如何将输入映射到输出，而强化学习中的模型需要学习如何做出最优的决策。
因此，强化学习与监督学习的主要区别在于，强化学习中的模型需要通过与环境的交互来学习，而监督学习中的模型则需要从标记数据中学习。此外，强化学习中的奖励信号是间接的，而监督学习中的标记数据是直接给出的。
更新于 2023年06月20日
