强化学习是机器学习领域的一个重要分支，它通过智能体与环境的交互来学习最优策略。本节将简要介绍强化学习的基本概念、常用算法以及其在实际应用中的例子。
强化学习概述
定义
强化学习（Reinforcement Learning，RL）是一种通过与环境交互来学习如何采取最优行动的机器学习方法。在强化学习中，智能体（Agent）通过观察环境（Environment）的状态（State），并根据预设的策略（Policy）选择行动（Action），从而获得奖励（Reward）。
关键概念
- 状态（State）：描述了智能体所处的环境情况。
- 行动（Action）：智能体根据当前状态所采取的动作。
- 奖励（Reward）：智能体采取行动后从环境中获得的奖励。
- 策略（Policy）：智能体根据当前状态选择行动的策略。
常用强化学习算法
Q-Learning
Q-Learning是一种无模型的强化学习算法，通过学习值函数（Q-Function）来估计每个状态-行动对的期望奖励。
Deep Q-Network（DQN）
DQN是一种结合了深度学习和Q-Learning的算法，通过神经网络来近似值函数，从而提高学习效率。
Policy Gradient
Policy Gradient是一种直接学习策略的算法，通过优化策略参数来最大化累积奖励。
强化学习应用实例
自动驾驶
自动驾驶是强化学习的一个重要应用领域，通过训练智能体在复杂的交通环境中做出正确的决策。
游戏AI
强化学习在游戏AI领域也有广泛应用，如AlphaGo等。