機器學習需要通過建立模型進行自我學習，那么學習方法有哪些呢？本篇來給大家介紹一下機器學習中的強化學習。如果還不了解什么是機器學習的，先瀏覽下這篇內容：

機器學習是什么？詳解機器學習概念_程序媛珂珂的博客-CSDN博客

什么是強化學習？

強化學習是一種比較復雜的機器學習方法，強調系統與外界不斷的交互反饋，它主要是針對流程中不斷需要推理的場景，比如無人汽車駕駛，它更多關注性能。它是機器學習中的熱點學習方法。

強化學習主要由智能體(Agent)、環境(Environment)、狀態(State)、動作(Action)、獎勵(Reward)組成。智能體執行了某個動作后，環境將會轉換到一個新的狀態，對于該新的狀態環境會給出獎勵信號(正獎勵或者負獎勵)。隨后，智能體根據新的狀態和環境反饋的獎勵，按照一定的策略執行新的動作。上述過程為智能體和環境通過狀態、動作、獎勵進行交互的方式。

智能體通過強化學習，可以知道自己在什么狀態下，應該采取什么樣的動作使得自身獲得最大獎勵。由于智能體與環境的交互方式與人類與環境的交互方式類似，可以認為強化學習是一套通用的學習框架，可用來解決通用人工智能的問題。因此強化學習也被稱為通用人工智能的機器學習方法。

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組成元素

智能體

強化學習的本體，作為學習者或者決策者。

環境

強化學習智能體以外的一切，主要由狀態集合組成。

狀態

一個表示環境的數據，狀態集則是環境中所有可能的狀態。

動作

智能體可以做出的動作，動作集則是智能體可以做出的所有動作。

獎勵

智能體在執行一個動作后，獲得的正/負反饋信號，獎勵集則是智能體可以獲得的所有反饋信息。

策略

強化學習是從環境狀態到動作的映射學習，稱該映射關系為策略。通俗的理解，即智能體如何選擇動作的思考過程稱為策略。

目標

智能體自動尋找在連續時間序列里的最優策略，而最優策略通常指最大化長期累積獎勵。

因此，強化學習實際上是智能體在與環境進行交互的過程中，學會最佳決策序列。

基本框架

強化學習主要由智能體和環境組成。由于智能體與環境的交互方式與生物跟環境的交互方式類似，因此可以認為強化學習是一套通用的學習框架，是通用人工智能算法的未來。

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總結

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