强化学习是机器学习领域的重要分支，通过让智能体与环境互动来学习最优策略。以下是核心知识点梳理：

基本概念 🧠

  • 智能体（Agent）：执行动作的决策主体
  • 环境（Environment）：提供状态反馈与奖励机制的系统
  • 奖励函数（Reward Function）：指导智能体行为的核心指标
  • 探索与利用：平衡尝试新动作与使用已知策略的矛盾

典型应用场景 🚀

  1. 游戏AI（如AlphaGo）
  2. 机器人路径规划 🤖
  3. 自动驾驶决策系统 🚗
  4. 推荐系统优化 📈

核心算法一览 📚

算法 特点 适用场景
Q-learning 无模型算法，适用于离散状态空间 小型游戏策略学习
DQN 结合深度学习的Q学习 游戏AI、复杂决策场景
PPO �策略优化算法 机器人控制、连续动作空间

学习资源推荐 🌐

强化学习_算法

扩展阅读建议 📚

欲深入了解强化学习在现实场景的应用，可参考工业界应用案例进行探索。建议先掌握基础概率论与动态规划知识，再深入算法实现细节。