reinforcement learning 예제

강화 학습은 빠르게 성장하고 있으며, 다양한 응용 분야에 대한 다양한 학습 알고리즘을 생성하고 있습니다. 따라서 강화 학습의 기술에 익숙한 것이 중요합니다. 당신은 강화 학습에 익숙하지 않은 경우, 나는 당신이 강화 학습 및 오픈 소스 RL 플랫폼에 대한 소개에 내 이전 기사를 통해 이동하는 것이 좋습니다. 기계 학습의 일반적인 목표는 학습과 진화 과정을 통해 에이전트라고도 하는 지능형 프로그램을 생성하는 것입니다. 보강 학습 (RL)은이 학습 과정을 위해 취할 수있는 한 가지 방법입니다. RL 에이전트는 환경과 상호 작용하고 이러한 상호 작용의 결과를 관찰하여 학습합니다. 이것은 인간 (그리고 동물 모두)이 배우는 근본적인 방법을 모방합니다. 인간으로서, 우리는 우리의 환경에 직접 감각 모터 연결을 가지고, 우리는 행동을 수행하고 환경에 이러한 행동의 결과를 목격 할 수 있습니다 의미. 이 아이디어는 일반적으로 “원인과 효과”로 알려져 있으며, 이것은 의심 할 여지없이 평생 동안 환경에 대한 지식을 쌓는 열쇠입니다.

레이블이 지정된 입력/출력 쌍을 표시할 필요가 없고 최적이 아닌 작업을 명시적으로 수정할 필요가 없다는 점에서 감독된 학습과 다릅니다. 대신 탐사(미지의 영토)와 착취(현재 지식)의 균형을 찾는 데 초점을 맞추고 있습니다. [1] 좋은 기사. 금융 다국적 데이터에 강화 학습을 적용하여 고객 지출 을 배우고 미래의 현금 흐름을 예측할 수 있습니다. 나는 위의 문제에 대한 연구되었지만 강화 학습은 트랜잭션 데이터에 대한 연구가되지 않은 것을 보았습니다. 같은 연구 도움이 될 것 이라고 생각 하십니까? 난 당신이이 기사를 읽고 좋아 바랍니다. 당신은 어떤 의심이나 질문이있는 경우, 아래에 게시 주시기 바랍니다. 보강 학습에 참여한 경험이 있다면 아래에서 경험을 공유하십시오.

이 기사를 통해 나는 당신에게 실용적인 구현과 강화 학습의 개요를 제공하고 싶었다. 당신이 유용 하게 희망. 견습 학습에서 전문가는 대상 행동을 보여줍니다.