今天我們來介紹強化式學習。

強化式學習是甚麼

強化式學習是機器學習的一種，系統藉由與環境不斷重複地互動，來學習應如何正確地執行一項任務。強化式學習的核心概念是「獎勵」，系統會根據其行動所獲得的獎勵來調整其行為，以期獲得最大化的獎勵。

強化式學習的特色

1. 不須事先標註資料: 強化式學習如非監督式學習，它在訓練前不會事先給資料進行標註，而是當機器判斷後回應判斷結果是否準確。

2. 獎勵機制: 強化式學習的核心概念是獎勵，電腦會根據其行動所獲得的獎勵來調整其行為，經由不斷獲得獎勵，辨識也將越來越準確。

3. 需要大量的資料: 因地1, 2點緣故，強化式學習需要大量的資料來訓練，他們需要從大量資料中尋找其規律。

強化式學習優點

1. 可以學習如何在複雜的環境中做出決策，即使環境是未知或不確定的。
2. 可以學習如何在沒有人為干預的情況下自我完善。
3. 可以用於解決具有挑戰性的任務，例如遊戲、機器人和自動駕駛。(這個等下會講到)

強化式學習缺點

1. 需要長時間的訓練過程，尤其是在環境複雜或獎勵稀疏的情況下。
2. 可能會導致學習到的策略不穩定，也就是說，在不同的環境或條件下可能會產生不同的結果。

強化式學習應用

1. AlphaGo: 這個應該是最著名的案例之一
2. 自動車駕駛: 這個也是最著名的案例之一
3. 掃地機器人：強化式學習可以用來訓練機器人執行各種任務，例如走路、打掃和搬運貨物。