半监督学习的应用
半监督学习在以下领域表现出色：
医疗诊断（标记数据有限）
文本分类
图像识别
强化学习可能是我最感兴趣的一类。这就像教狗新技巧一样——模型通过与环境互动并获得奖励或惩罚来学习。
Q 学习
Q-learning 是一种经典的强化学习算法，它使用 Q 表来存储每个状态的最佳操作。我尝试使用 Q-learning 来训练 AI 代理玩井字棋等简单游戏。观察代理随着时间的推移改进其策略是一件非常有趣的事情。
深度 Q 网络（DQN）
DQN 将强化学习与深度学习相结合，使代理能够处 中英数据 理复杂的环境。虽然我只是触及了皮毛，但 DQN 是 AlphaGo 等突破的基础。
强化学习的应用
强化学习能力：
机器人技术（教机器人行走或操纵物体）
游戏 AI（例如在棋盘游戏中击败世界冠军）
自动驾驶汽车
高级机器学习技术
随着我对机器学习的深入研究，我发现了一些突破可能性界限的先进技术。