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《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》 第16章 强化学习(上)

强化学习(RL)如今是机器学习的一大令人激动的领域,当然之前也是。自从 1950 年被发明出来后,它在这些年产生了一些有趣的应用,尤其是在游戏(例如 TD-Gammon,一个西洋双陆棋程序)和机器控制领域,但是从未弄出什么大新闻。直到 2013 年一个革命性的发展:来自英国的研究者发起了Deepmind 项目,这个项目可以学习去玩任何从头开始的 Atari 游戏,在多数游戏中,比人类玩的还好,它仅使用像素作为输入而没有使用游戏规则的任何先验知识。这是一系列令人惊叹的壮举中的第一个,并在 2016 年 3 月以他们的系统阿尔法狗战胜了世界围棋冠军李世石而告终。从未有程序能勉强打败这个游戏的大师,更不用说世界冠军了。今天,RL 的整个领域正在沸腾着新的想法,其都具有广泛的应用范围。DeepMind 在 2014 被谷歌以超过 5 亿美元收购。

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