强化学习通过智能体与环境的交互来学习最优策略，其应用已渗透到多个领域。以下是典型场景及技术解析：
🎮 游戏AI
- 经典案例：AlphaGo（谷歌DeepMind）通过深度强化学习击败世界冠军
- 技术特点：结合蒙特卡洛树搜索与策略网络
🤖 机器人控制
- 应用场景：机械臂路径规划、无人机自主导航
- 技术优势：处理高维状态空间和连续动作空间
🚗 自动驾驶
- 核心模块：环境感知、决策规划、路径跟踪
- 技术挑战：需处理复杂交通场景与实时性要求
📈 推荐系统
- 创新应用：个性化内容推荐、动态定价策略
- 技术演进：从协同过滤到深度强化学习
💬 自然语言处理
- 前沿探索：对话系统、文本生成、机器翻译
- 技术融合：与深度学习结合形成深度强化学习
如需深入了解强化学习基础概念，可访问强化学习简介。