2017年强化学习面试精华：再励学习实战回顾

本文是一篇关于强化学习面试真题的总结，作者在2017年10月至12月期间经历了多家公司的面试过程，这些面试问题主要集中在强化学习领域。作者分享了自己与强化学习结缘的经历，从最初的忽视到逐渐认识到其重要性的转变，以及如何在求职过程中将其作为核心技能来展示。 强化学习被用于解决多种实际问题，例如在作者面试过的公司中，包括但不限于推荐系统。阿里巴巴和京东商城等大型电商以及部分新媒体公司利用强化学习优化商品推荐策略，以提升用户体验和商业效益。此外，强化学习也被应用于自动驾驶、游戏AI、机器人控制、资源调度等场景，它能够通过试错学习，不断调整策略以达到最优结果。 文章按照郭老师的《深入浅出强化学习：原理入门》教材的章节结构，整理了面试中常见的问题，涵盖了基本概念、价值函数、策略、探索与exploitation、Q-learning、Deep Q-Networks (DQN)等内容。这些问题既包括基础理论的回顾，也包含了开放性的设计题目，对强化学习的理论掌握者来说是检验学习成果的好工具，对于求职者和面试官而言则是一个实用的面试题库。 值得注意的是，文章避免重复提及已经广泛讨论过的其他机器学习、深度学习、算法设计等基础知识，重点集中在强化学习的独特性和实际应用上。对于强化学习的研究者，本文中的开放性问题提供了新的思考方向。这篇文章为强化学习领域的求职者和面试官提供了宝贵的实战经验和参考材料。