强化学习在现实世界中的 7 个应用

强化学习是机器学习的一个子领域，机器学习本身就是人工智能的一个子领域。这意味着：

人工智能 -> 机器学习 -> 强化学习

简单来说，RL（即强化学习）意味着加强或训练现有的 ML 模型，以便它们可以很好地产生一系列决策。现在，随着这些决策产生各种类型的结果，RL 将自己分为两部分——正强化学习和负强化学习。在 Positive RL 中，积极行为被添加到现有的 ML 模型中，以便它们更有可能一次又一次地产生它们当前生成的结果。另一方面，负强化学习（或负强化学习）以惩罚的形式增加了负面行为，这样机器学习模型就不会产生当前的结果序列，从而鼓励它们表现得更好。

您现在是否不想知道实际支持正负强化学习的应用程序，并产生可以肯定改变各个经济部门动态的结果，从而在我们的生活中吸收创造价值的数字创新！让我们了解一下强化学习在现实生活中的应用，这些应用自信地改变了医疗保健、营销、机器人等领域的动态。

7-现实世界中强化学习的应用

1. 市场营销中的强化学习

营销就是推广然后销售您的品牌或其他人的产品或服务。在营销过程中，找到合适的受众，从而为您或您的公司带来更大的投资回报，这本身就是一个挑战。

而且，这也是公司投资管理各种数字营销活动的原因之一。通过支持 RL 基本能力的实时竞价，您和其他公司，无论规模大小，都可以期待：-

更多实时展示广告展示。
增加投资回报率，利润率。
预测客户对您的产品/服务的选择、反应和行为。

2. 广播新闻中的强化学习

通过不同类型的强化学习，吸引点赞和观点以及跟踪读者的行为要简单得多。此外，由于记者现在可以配备基于 RL 的系统，该系统可以关注直观的新闻内容和标题，因此可以实现推荐适合读者和其他在线用户频繁变化的偏好的新闻。看看强化学习为世界各地的读者提供的其他优势。

新闻制作人现在能够即时收到用户的反馈。
增加沟通，因为用户现在更具表现力。
没有虚假信息和仇恨的空间。

3. 医疗保健中的强化学习

医疗保健是我们生活的重要组成部分，通过 DTR（基于序列的 RL 用例），医生可以发现治疗类型、适当的药物剂量以及服用此类剂量的时间。很想知道这怎么可能！！请看，DTR 配备： –

确认患者当前健康状况的一系列规则。
然后，他们提出了可以诊断糖尿病、艾滋病毒、癌症和精神疾病等疾病的最佳治疗方案。

如果需要，这些 DTR（即动态治疗方案）可以通过其多目标医疗保健优化解决方案减少或消除治疗的延迟影响。

4.机器人中的强化学习

毫无疑问，机器人技术有助于以机器人可以执行任务的方式训练机器人——就像人类一样。但是，机器人行业今天仍然面临更大的挑战——机器人在做出各种道德、社会决策时无法使用常识。在这里，深度学习和强化学习（即深度强化学习）的结合可以帮助机器人使用“学习如何学习”模型。有了这个，机器人现在可以： -

通过很好地抓住他们可见的各种物体来操纵他们的决定。
解决甚至人类都无法完成的复杂任务，因为机器人现在知道从可用数据集类型的不同抽象级别中学习什么以及如何学习。

5. 游戏中的强化学习

如今，没有游戏，你、我或大部分人都无法生存。通过强化学习算法优化游戏，我们可以期待我们最喜欢的与冒险、动作或神秘相关的游戏有更好的表现。

为了证明它是正确的，可以考虑 Alpha Go 的例子。这是一个计算机程序，它在 2015 年 10 月击败了最强的围棋（具有挑战性的经典游戏）玩家，并成为了最强的围棋玩家。 Alpha Go 击败玩家的诀窍是强化学习，随着游戏不断面临意想不到的游戏挑战，它不断发展壮大。像 Alpha Go 一样，还有许多其他游戏可用。甚至你也可以通过应用适当的预测模型来优化你最喜欢的游戏，这些模型通过支持 RL 的策略学习如何在复杂的情况下获胜。

6.图像处理中的强化学习

图像处理是增强图像当前版本以从中提取一些有用信息的另一种重要方法。并且有一些相关的步骤，例如：

使用扫描仪等机器捕获图像。
分析和操纵它。
使用分析后获得的输出图像进行表示、描述。

在这里，可以利用深度神经网络（其框架是强化学习）等 ML 模型来简化这种趋势图像处理方法。使用深度神经网络，您可以提高特定图像的质量或隐藏信息。那个图像。稍后，将它用于您的任何计算机视觉任务。

7. 制造中的强化学习

制造业就是生产能够满足我们基本需求和基本需求的商品。 Cobot 制造商（或协作机器人制造商，可以使用 100 多人的劳动力执行各种制造任务）正在帮助许多企业使用自己的 RL 解决方案进行包装和质量测试。毫无疑问，它们的使用正在加快制造优质产品的过程，这可以对负面的客户反馈说不。负面反馈越少，产品的性能越好，销售利润率也越高。