此类机器学习的应用范围从客户细分到产品推荐和情感分析

[Reddi3]

可帮助公司提高对消费者行为的理解并优化其营销策略。 3.- 强化学习 强化学习（RL）或强化学习是机器学习的一个分支，其中代理学习与环境交互以最大化随着时间的推移积累的奖励。与监督学习等其他机器学习方法（模型从一组标记数据中学习）不同，强化学习基于通过反复试验做出决策的思想。 强化学习：概念、特征和示例 代理通过经验学习，并根据每次行动后收到的奖励（正面或负面）调整其行动。

这个循环一直持续到代理改进其决策并设法最大化其奖励为止。 强化学习的关键要素 代理人：他是决策者。它可以是软件程序、算法或机器人。代理在环境中行动、做出决策、执行操作并接收反馈（奖励或惩罚）。 环境：是智能体与之 塞浦路斯电话号码 交互的世界。环境向代理提供信息（状态）并根据代理采取的操作授予奖励。 行动：这些是代理可以在环境中做出的决定。每个动作都会对环境状态产生影响并产生奖励。 状态：状态是环境状况的当前表示。代理观察这种状态并决定采取什么行动。

奖励：是代理执行操作后收到的反馈。它可以是积极的（奖励）或消极的（惩罚）。代理的目标是最大化累积奖励。 策略：是智能体选择其行为所遵循的策略。策略定义代理在每种环境状态下的行为方式。 价值函数：表示状态或动作的价值有多大。目标是找到代理人的最大价值，这有助于他选择最好的股票。 奖励函数：衡量智能体在特定状态下执行某项操作所获得的即时奖励。 强化学习在营销中的应用 强化学习在营销领域有多种应用，特别是在顺序做出决策以及消费者行为或与客户的互动发挥关键作用的情况下。