强化学习（Reinforcement Learning）简介 🎮🤖

强化学习是机器学习的一个重要分支，通过让智能体（Agent）在与环境（Environment）的互动中学习策略（Policy），以最大化累积奖励（Reward）。其核心要素包括：

• 智能体：执行动作的主体，如机器人或游戏AI 🤖
• 环境：智能体所处的外部世界，如棋盘或自动驾驶场景 🌍
• 奖励机制：环境对智能体行为的反馈，如得分或惩罚 💰
• 策略：智能体选择动作的规则，如基于深度学习的决策模型 🧠

应用场景

1. 游戏领域：AlphaGo、Dota 2 AI等 🥇
2. 机器人控制：路径规划、物体抓取等 🤖
3. 自动驾驶：交通规则学习、路径决策等 🚗
4. 推荐系统：用户行为动态优化 🔁

扩展阅读

如需深入了解强化学习的数学基础，可访问 深度学习与强化学习 路径获取更多资源。