RL（Reinforcement Learning，强化学习）是一种机器学习方法，通过智能体与环境的交互来学习如何做出最优决策。在RL中，智能体通过尝试不同的行动来学习，并从环境中获得奖励或惩罚，以此来不断优化其决策策略。

RL 的特点

  • 自适应性强：RL系统可以根据环境的变化自动调整其行为策略。
  • 无需大量标注数据：与监督学习相比，RL不需要大量标注数据，只需要环境反馈即可。
  • 适用于复杂环境：RL可以应用于需要复杂决策的场景，如游戏、机器人控制等。

RL 的应用

  • 游戏：如AlphaGo、OpenAI Five等。
  • 机器人控制：如自动驾驶、无人机等。
  • 推荐系统：如个性化推荐、广告投放等。

扩展阅读

想要了解更多关于RL的知识，可以访问我们的强化学习教程。

Reinforcement Learning