强化学习是机器学习的一个重要分支，通过让智能体（Agent）与环境互动来学习最优策略。以下是核心知识点概览：
基础概念 📚
- 智能体与环境：智能体通过感知环境状态并采取行动来获得奖励
- 奖励机制：环境根据智能体行为给予即时反馈（如 +10 分或 -5 分）
- 策略函数：决定智能体在特定状态下选择哪个动作的规则
- 价值函数：评估智能体采取某个动作后预期获得的长期回报
关键算法 🔍
- Q-Learning：经典的无模型算法，通过更新Q值表学习最优策略
- Deep Q-Network (DQN)：结合深度学习的Q-Learning变体，解决高维状态空间问题
- Policy Gradient：直接优化策略参数，适用于连续动作空间
- Actor-Critic：结合值函数和策略梯度的方法，平衡探索与利用
应用场景 🎯
- 机器人控制：如路径规划、抓取物体（Robotics）
- 游戏AI：从棋类到复杂视频游戏的策略优化
- 自动驾驶：决策制定与路径选择
- 推荐系统：动态调整用户策略以提高转化率