时差 (TD) 学习是一种强化学习技术，它结合了蒙特卡罗方法和动态规划的思想。它用于通过根据连续预测之间的差异更新价值估计值来预测系统中的未来回报。在学习主体需要根据当前和未来的经验逐步做出决策的情况下，TD学习至关重要。
时差学习是强化学习中的一个关键概念，在这种学习中，代理人通过与环境互动来学会做出决策，从而最大限度地提高累积回报。与其他需要全面了解环境或整个事件结果的方法不同，TD Learning允许代理根据其当前预测与实际回报之间的差异（或误差）以及下一次预测来更新其预测。
时差学习的关键方面包括：
TD 错误：TD 学习的核心思想是时差误差（TD 误差），即一个州的预测值与实际奖励加上下一个状态的预测值之间的差值。此错误用于更新值函数，该函数估算每个州的预期未来回报。
Bootstrapping：TD 学习使用一种名为 bootstrapping 的过程，其中根据下一个状态的估计值更新当前状态的估算值。这使代理无需等待最终结果即可从不完整的剧集或体验中学习，从而提高其在奖励延迟的环境中的效率。
TD (0) 和 TD (α)：TD 学习的最简单形式是 TD (0)，其中更新仅基于下一个状态。诸如 TD (α) 之类的更高级方法包含了过去状态的痕迹，允许代理根据多个先前状态对当前 TD 误差的影响来更新这些状态的值。该参数控制了考虑过去状态的程度，从而在短期和长期学习之间取得了平衡。
策略评估和控制：在强化学习中，TD 学习既可以用于策略评估（估计给定策略的价值函数），也可以用于策略控制（根据价值函数改进策略）。SARSA（状态-行动-奖励-状态-行动）算法是一种流行的策略控制TD方法，而Q-learning是一种众所周知的非政策TD方法。
TD Learning 的应用：TD 学习广泛用于各种应用，包括游戏、机器人和财务建模。例如，在著名的游戏人工智能TD-Gammon中，TD学习被用来训练代理人通过从自玩中学习来玩高水平的双陆棋。TD 学习还用于实时决策系统，在这种系统中，代理人必须不断学习并适应不断变化的环境。
时差学习对企业很重要，因为它可以开发智能系统，这些系统可以从经验中学习并随着时间的推移而改进。通过将TD学习纳入业务流程，公司可以创建自适应算法，根据不断变化的数据优化决策。
例如，在客户关系管理 (CRM) 中，TD Learning可以根据客户的行为持续更新其预期的未来价值，从而预测客户的终身价值。在金融领域，道明学习可以根据预测的未来回报动态调整资产配置，从而为投资组合管理提供帮助。
最重要的是，TD学习对于自动驾驶汽车或工业机器人等自主系统的开发至关重要，在这些系统中，实时决策至关重要。通过利用TD学习，企业可以构建更强大、更具适应性和更高效的人工智能系统，更好地应对不确定性和变化。
归根结底，时差学习是一种强化学习技术，它根据预测和实际回报之间的差异更新价值估计。对于企业而言，TD学习对于创建自适应系统至关重要，该系统可以从经验中学习，随着时间的推移优化决策，并提高动态环境中的运营效率。