深度强化学习（1） 什么是深度强化学习？
本文主要内容来源于 Berkeley CS285 Deep Reinforcement Learning
强化学习
一般来说机器学习模式可以分为三类：
- 有监督学习： Supervised Learning
- 无监督学习: Unsupervised Learning
- 强化学习： Reinforcement Learning
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强化学习与其他两种机器学习模式差距很大， 解决的问题也有很大不同。由于强化学习涉及概念比较多， 而且训练比较难， 所以在一般的机器学习书籍中， 都不会涉及强化学习， 而是由专门的书籍介绍。
有监督学习和无监督的学习的输出一般都是确定性的答案， 比如： 模型会给出数据归属于哪一个类型， 或者给出一个数值型的预测结果。 而强化学习的目标是训练一个 agent， 这个agent 会根据环境反馈， 输出一系列决策， 而不是只输出一个结果。 相比其他两种模型， 强化学习模型更加类似人类大脑， 可以根据环境， 不断的做出决策。
RL
深度强化学习 是把深度学习中的神经网络引入强化学习后得到的模型。
强化学习的应用大家其实并不陌生， 一下都是一些很有名的应用。
玩游戏
AlphaStar : 强化学习玩《星际争霸2》
AlphaStar
棋类游戏
最有名的就是击败了人类围棋高手的 AlphaGo
AlphaGo
自动驾驶
自动驾驶是司机（agent）在环境（道路）的反馈下， 做出一系列决策的过程。这个过程非常符合强化学习模型的决策过程。
自动驾驶
工业自动化
强化学习可以用来控制生产线上的各种工业机器人的活动。
机器人控制
自动化金融交易
金融交易其实也是基于金融市场的一系列的决策过程， 很符合强化学习的范式。 目前这个领域已经有了大量的研究成果。
自动化金融交易
自然语言处理 (Natural Language Processing, NLP)
由于语言资料也可以视为时序数据， 因此我们也可以用强化学习来解决 NLP中的问题。
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医疗决策
强化学习可以用来优化治疗手段， 这类研究被归为 dynamic treatment regimes (DTRs) 问题。
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工业生产线
Meta 开发了 Horizon，一个开源的强化学习平台，用来提升大规模生产线的效率。 Horizon: The first open source reinforcement learning platform for large-scale products and services
推荐系统
由于强化学习可以对环境的变化做出很好的反馈， 所以相比较传统推荐系统， 基于强化学习的推荐系统可以更快的适应用户兴趣点的变化。
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实时竞价
在线广告系统每秒中都会做出大量的决策， 强化学习可以帮助在线广告系统在短时间内快速的做出决策。
参考资料：
- 10 Real-Life Applications of Reinforcement Learning
- CS285: Deep Reinforcement Learning 01
- Reinforcement Learning 101
- Reinforcement Learning: The Business Use Case, Part 2
- Awesome RL NLP
- Reinforcement Learning in Healthcare: A Survey
- Horizon: The first open source reinforcement learning platform for large-scale products and services
