励。这通常涉及智能体与环境交互并尝试学习最优决策序列的应用。事实上，强化学习的许多早期应用都涉及需要自动化顺序决策的领域。
许多应用程序和产品都依赖于强化学习。你会注意到，这些应用程序中的设置涉及个性化，或者说是明确定义任务的自动化，而强化学习能够帮助实现顺序决策的自动化，这将使其受益匪浅。以下列出了其中一些应用程序：
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机器人和工业自动化：
强化学习 (RL) 使机器人能 賭博數據 够通过与环境的反复试验互动，自主发现最佳行为。在强化学习中，代理（即控制任务的设计者）会以标量目标函数的形式提供建设性反馈，该函数用于衡量机器人的单步性能。这可以作为决定下一步行动的指导。
工业自动化是强化学习做出重大贡献的另一个重要领域。一个典型的例子是谷歌，它利用 DeepMind 的强化学习技术降低了其数据中心（暖通空调）的能耗。像 Bonsai 这样的初创公司将强化学习应用于工业领域。
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数据科学和机器学习：
越普及，深度学习技术正被数据 与会计之间的联系很薄 科学家和机器学习工程师广泛应用，帮助人们识别和调整神经网络架构，成为当前活跃的研究领域。一 (RL) 简化了神经网络架构的设计过程。例如，谷歌的 AutoML 就利用强化学习为计算机视觉和语言建模构建了最先进的机器生成神经网络架构。
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教育和培训：
强化学习已在在线辅导和虚拟课堂中展现出巨大的潜力。深度学习研究人员正在寻找在在线辅导系统和个性化学习中运用强化学习和其他机器学习方法的新方法。强化学习辅导将有助于提供定制化的教学和材料，以满足每位学 印度尼西亚号码列表生的需求。强化学习算法和统计方法也有望以更少的数据需求方式进行开发，以便应用于未来的辅导系统。