傳統上，強化學習在人工智慧領域佔據著一個合適的地位。但強化學習在過去幾年已開始在很多人工智慧計劃中發揮更大的作用。其最佳的應用點在於計算艾真體(agent)在環境上情境化的決策場景中要採取的最佳行動。

強化學習非常適合自主決策，因為單靠監督學習或無監督學習技術無法完成任務。



傳統上，強化學習在人工智慧領域佔據著一個合適的地位。但強化學習在過去幾年已開始在很多人工智慧計劃中發揮更大的作用。其最佳的應用點在於計算艾真體(agent)在環境上情境化的決策場景中要採取的最佳行動。

強化學習使用試錯法將演算法獎勵函式最大化，它非常適用於IT運營管理、能源、醫療保健、商業、金融、交通和金融領域的很多自適應控制和艾真體自動化應用。它用來訓練人工智慧，它為傳統的重點領域提供支援——機器人技術、遊戲和模擬——以及邊緣分析、自然語言處理、機器翻譯、計算機視覺和數字助理等新一代人工智慧解決方案。

強化學習也是物聯網中自主邊緣應用程式開發的基礎。很多邊緣應用程式的開發(工業、交通、醫療和消費應用)涉及對注入了人工智慧的機器人技術的構建，這些技術可以在動態環境條件下以不同程度的情境自主性進行操作。

強化學習如何工作

在這樣的應用領域中，邊緣裝置的人工智慧大腦必須依賴強化學習，由於在這裡缺少預先存在的“真實值(ground truth)”訓練資料集，他們試圖將累計獎勵函式最大化，例如根據規範中包含的一組標準組裝一個生產元件。這與其它型別的人工智慧的學習方式形成對比，後者要麼是(像監督學習一樣)對相對於真實值資料的演算法上的損失函式進行最小化，要麼(像無監督學習一樣)對資料點之間的距離函式進行最小化。

但是，這些人工智慧學習方法不一定是孤島。最有趣的人工智慧趨勢之一是強化學習與更高階的應用程式中的監督學習和無監督學習的融合。人工智慧開發人員將這些方法融入到僅憑單一的學習方法不足為用的應用程式中。

例如，監督學習本身在沒有標記的訓練資料的情況下是無用的，在自動駕駛這樣的應用中往往缺乏標記的訓練資料，在這裡，每個瞬時的環境情況本質上都是未標記且獨特的。同樣，無監督學習(使用聚類分析來檢測感測器饋源和其它複雜的未標記資料中的模式)並非用來發現智慧終端在真實世界的決策場景中應採取的最佳操作。

什麼是深度強化學習

然後是深層強化學習，這是一種領先的技術，在這種技術中，自治的艾真體(autonomous agent)使用強化學習的試錯演算法和累計獎勵函式來加速神經網路設計。這些設計為很多依靠監督和/或無監督學習的人工智慧應用程式提供支援。

深度強化學習是人工智慧開發和培訓管道自動化的核心重點領域。它涉及對強化學習驅動的艾真體的使用，以快速探索與無數體系結構、節點型別、連線、超引數設定相關的效能權衡，以及對深度學習、機器學習和其他人工智慧模型設計人員可用的其它選擇。

例如，研究人員正在使用深度強化學習來快速確定哪一種深度學習卷積神經網路(CNN)架構可能用於解決特徵工程、計算機視覺和影象分類中的各種難題。人工智慧工具可能會使用從深度強化學習獲得的結果來自動生成最佳CNN，使用TensorFlow、MXNet或PyTorch等深度學習開發工具來完成該任務。

在這方面，看到強化學習發展和培訓的開放框架的出現是鼓舞人心的。你在探索深度強化學習時可能需要探索下面這些強化學習框架，這些框架利用、擴充套件並與TensorFlow和其它深度學習和機器學習建模工具接合，這些工具已得到廣泛採用：

強化學習



人工智慧開發人員需要的強化學習技能

展望未來，人工智慧開發人員將需要沉浸在這些框架和其它框架中實施的各種強化學習演算法中。你還需要加深對多艾真體強化學習架構的理解，這其中有很多架構大量利用老牌的博弈論研究機構。你還要熟悉深度強化學習，以此來發現計算機視覺應用中與名為“模糊”的攻擊方法相關的安全漏洞。

cpu在電腦主機眾多配件裡邊充當著非常重要的角色，因此我們在組裝電腦的時候首先要考慮的就是cpu該如何選擇。今天電腦配置網就為大家帶來2019年cpu推薦指南，幫助您選擇最適合自己的cpu。

       在推薦具體的cpu型號之前，我們先來看看兩大品牌cpu，以及具體cpu型號在眾多使用者中的關注度是什麼情況。

       對於桌面級cpu來說，現在全世界就intel和amd兩大品牌，下面是中國市場2019年第一季度cpu品牌關注比例

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       對於桌面級cpu來說，現在全世界就intel和amd兩大品牌，下面是中國市場2019年第一季度cpu品牌關注比例

       需要強調一下，上圖是cpu型號的關注度，而並非cpu的消費佔比。英特爾旗艦i9-9900K和AMD旗艦Ryzen 7 2700X分別位於第一名和第七名的位置，可以看出，對於旗艦產品的關注，大家仍保持不少的熱情。使用者可能不進行消費，但一定會去了解旗艦產品。

　　而排在第二位的就是英特爾上半年也可能是今年的殺手鐧：i5-9400F處理器，佔據了7%的關注度，這是一款沒有核顯的六核心六執行緒的九代酷睿處理器，價格乃至效能上都能替代八代i5-8400的入門地位，目前核顯的存在感對於遊戲玩家所剩無幾，因此作為新的遊戲入門神器，i5-9400F獲得瞭如此大量關注度也不足為奇。

       第三位是我們是老朋友Ryzen 5 2600，也是AMD關注度最高的一款處理器，與i5-9400F一樣，這款處理器也是面向入門遊戲使用者，擁有執行緒多的優勢，達到了六核心六執行緒，但是因為其單核效能較弱，默頻狀態下游戲效能不及i5-9400F，所以很多使用者並不買賬，而目前瞭解超頻的使用者很少，即使價格更低，執行緒多，Ryzen 5 2600也沒佔什麼便宜。

       而剩下的除了AMD Ryzen 5 2600X排在第十位，其他的均是英特爾八代酷睿處理器，從經典4核心4執行緒的i3-8100，到八代旗艦i7-8700K均被覆蓋到，可以理解使用者對八代酷睿的認可，而九代酷睿除了旗艦的i9-9900K雄踞榜首，其餘的i7-9700K和i5-9600K均不受使用者的歡迎，因為這兩款處理器不僅砍掉了超執行緒，同時效能能夠提升幅度也沒有七代酷睿到八代酷睿的跨越式提升，最主要的的，較高的售價讓使用者不會輕易買單。

       2019年cpu推薦（一）：入門級

       intel 酷睿i3 8100

       參考價格：899元