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如何做出最优决策。以下是一些关于社区中强化学习资源的介绍。
基础概念
- 智能体（Agent）：在环境中进行决策的实体。
- 环境（Environment）：智能体可以与之交互的实体。
- 状态（State）：环境在某一时刻的状态。
- 动作（Action）：智能体可以采取的行动。
- 奖励（Reward）：智能体采取动作后，从环境中获得的奖励或惩罚。
社区资源
- 强化学习基础教程：强化学习教程
- 开源强化学习库：OpenAI Gym
实践案例
- AlphaGo：利用强化学习击败世界围棋冠军的AI程序。
- 自动驾驶：使用强化学习进行路径规划和决策。
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通过以上资源，你可以更深入地了解强化学习。希望这些信息对你有所帮助！