强化学习（Reinforcement Learning, RL）是机器学习的一个重要分支，通过**智能体（Agent）与环境（Environment）**的交互来学习最优策略。其核心目标是让智能体在未知环境中做出决策，以最大化长期累积的奖励。🧠
核心要素
- 智能体：执行动作的主体，如自动驾驶系统或机器人
- 环境：智能体行动的外部世界，可以是游戏、物理模拟或现实场景
- 奖励机制：环境对智能体行为的反馈，指导学习方向
应用领域
强化学习广泛应用于：
- 游戏AI（如AlphaGo）
- 机器人路径规划 🤖
- 自动驾驶系统
- 推荐算法优化
如需深入了解强化学习的基础概念，可访问强化学习/基础概念进行扩展阅读。📚