利用与探索 是构建有效学习算法的方法，这些算法能够适应不同的环境并在其中实现最优性能。本文将重点介绍机器学习中的利用和探索，并详细阐述其中的各种技术。
目录
- 理解利用
- 机器学习中的利用策略
- 理解探索
- 机器学习中的探索策略
- 平衡利用与探索
- 多臂老虎机问题中探索与利用的平衡
- 挑战与考量
理解利用
利用是一种策略，它利用积累的知识来做出决策，以便根据当前的信息最大化预期奖励。利用的重点在于利用我们已经知道的关于环境的信息，并利用这些信息实现最好的结果。利用的关键方面包括：
- 奖励最大化： 基于对环境的当前理解，最大化即时或短期奖励是利用的主要目标。这意味着根据模型预测能产生最高预期收益的习得值或奖励来选择行动方案。
- 决策效率： 通过专注于已知的高奖励行动，利用通常能做出更高效的决策，这降低了与探索相关的计算和时间成本。
- 风险规避： 利用本质上涉及较低的风险，因为它依赖于经过验证的行动，避免了与不太熟悉的选项相关的不确定性。
机器学习中的利用策略
利用策略侧重于利用当前已知的解决方案，旨在短期内获得最大利益。
在机器学习中，一些常见的利用技术包括：
- 贪心算法： 贪心算法倾向于在每一步选择局部最优解，而不考虑对整体解决方案的潜在影响。它们在计算时间方面通常效率很高；然而，当需要牺牲局部利益以实现全局最优解时，这种方法可能是次优的。
- 利用已学习的策略： 强化学习算法倾向于基于以前学到的策略来追求目标，这是利用旧收益的一种方式。这是选择当与以往经历相似时，能带来高奖励的活动。
- 基于模型的方法： 基于模型的方法利用底层模型，这些模型根据其预测能力做出决策。
理解探索
探索用于增加对环境或模型的了解。探索过程选择结果不确定的行动，以收集有关所执行行动可能产生的状态和奖励的信息。探索的关键方面包括：
- 信息获取： 探索的主要目的是收集新鲜数据，以提高模型对周围环境的理解。这包括探索状态空间的不同区域或尝试结果未知的不同的行动。
- 不确定性降低： 降低模型对环境估计的不确定性会指导选择的行动。例如，根据可能的奖励对过去很少被选择的活动进行排序。
- 状态空间覆盖： 在某些模型中，特别是那些具有大或连续状态空间的模型，探索确保访问状态空间中足够多的不同区域，以防止学习偏向于少数经验。
机器学习中的探索策略
在称为探索的策略中，收集的数据通过考虑其他选择的机会来扩展或升级模型的知识。机器学习中一些常见的探索技术包括：
- Epsilon-贪心探索： Epsilon-贪心算法通过有时以概率 epsilon 选择完全随机的行动，同时继续以概率 (1 – epsilon) 使用当前已知的最佳行动，从而设法统一这两个特征（利用和探索）。
- 汤普森采样： 汤普森采样利用贝叶斯方法同时探索和利用服务。它有助于保持与参数相关的机会，并考虑最可能发生的情况，以便在探索和利用之间取得平衡。
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