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Python 计算生态推荐榜

2021 Python 计算生态九月推荐榜

21年9月10日 · Python123 3702 人阅读

看见更大的世界，遇见更好的自己
See a better world to meet better for ourselves.

强化学习（Reinforcement learning，简称：RL）是机器学习中的一个领域，强调如何基于环境而行动，以取得最大化的预期利益，强化学习是除了监督学习和非监督学习之外的第三种基本的机器学习方法。在强化学习中，人工智能面临着类似游戏的情况，计算机通过反复试验来提出问题的解决方案，为了让机器按照程序员的意愿行事，人工智能会因其执行的操作而获得奖励或惩罚，它的目标是最大化奖励。设计者设定了奖励政策，即游戏规则，但他不会给模型任何提示或建议，模型需要弄清楚如何执行任务以最大化奖励，从完全随机的试验开始，并以复杂的策略和超人的技能结束。

2021年9月，强化学习（RL）的快速发展导致对易于理解和使用方便的RL工具的需求不断增长。好事者特别推荐10款优秀的Python计算生态，为您的项目选择合适的强化学习库。