强化学习是机器学习的一个重要分支，通过奖励机制让智能体在与环境的互动中学习最优策略。以下是关键知识点：
核心概念 📌
- 智能体（Agent）：执行动作的主体，如机器人或游戏AI
- 环境（Environment）：智能体所处的外部世界，如模拟器或实际场景
- 奖励（Reward）：环境对动作的反馈，指导学习方向
- Q学习（Q-Learning）：经典的强化学习算法，通过Q值函数决策
- 深度强化学习（Deep RL）：结合深度学习的扩展，如DQN、PPO等
应用场景 🌍
- 自动驾驶：通过强化学习优化路径决策
- 游戏AI：如AlphaGo的落子策略训练
- 工业控制：自动化生产线的优化调度
- 机器人导航：动态环境中的路径规划