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3.強化學習之範例
遊戲玩家(Game Playing):
強化學習可以被用於訓練遊戲玩家,例如AlphaGo,它能夠通過觀察大量專業棋譜來學習並打敗人類棋手。
機器人控制(Robot Control):
強化學習可以被用於訓練機器人控制策略,例如在機器人足球比賽中訓練一個機器人足球隊的策略。
股票交易(Stock Trading):
強化學習可以被用於訓練股票交易策略,例如透過學習交易策略優化投資組合以最大化獲利。
自然語言處理(Natural Language Processing,NLP):
強化學習可以被用於訓練對話模型,例如訓練一個對話代理人以回答顧客的問題。
自駕車(Self-driving Cars):
強化學習可以被用於訓練自駕車控制策略,例如讓自駕車從一個位置到達另一個位置,並避免與其他車輛碰撞。
這些都是強化學習的一些常見範例,其中每一個都可以被視為一個決策過程,其中代理人試圖通過與環境的交互來學習一個最佳策略。
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