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摘要 - 强化学习（RL）已成为人工智能（AI）和自我足够结构的迅速发展的领域，彻底改变了机器分析和进行选择的方式。在过去的几年中，RL显着提高了更复杂的算法和方法，这些算法和方法解决了越来越复杂的实际世界问题。这一进展是通过使用计算能力的增强，大数据集的可用性以及改进机器获得策略的驱动来驱动的，可以使RL解决从机器人技术和自动驾驶系统到医疗保健和财务的广泛行业的挑战。RL的效果在优化不确定和动态环境中优化选择制定程序的能力方面显而易见。通过从与环境的互动中了解，RL代理可以做出最大化冗长的时间奖励，适应转换情况并随着时间的推移增强的决策。这种适应性使RL在传统方法短暂落后，尤其是在复杂的，过度的空间和安排后的言论中的情况下成为宝贵的工具。本评论旨在提供有关当前RL国家的根本信息，强调其跨学科贡献以及它如何塑造AI和自主技术的命运。它讨论了RL如何影响机器人技术，自然语言处理和娱乐的改进，同时探索其部署的道德和实践要求的情况。此外，它研究了众多领域的主要研究，这些研究促成了RL的发展。
对强化学习进化的评论
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