强化学习（Reinforcement Learning，简称 RL）是一种机器学习方法，通过智能体与环境的交互来学习最优策略。本页面将简要介绍 RL 的基本概念和应用。
基本概念
- 智能体（Agent）：执行动作以实现目标的实体，可以是机器人、软件程序等。
- 环境（Environment）：智能体所处的环境，可以提供状态和奖励。
- 状态（State）：智能体在特定时间点的环境信息。
- 动作（Action）：智能体可以执行的操作。
- 奖励（Reward）：智能体执行动作后获得的即时反馈。
应用场景
RL 在许多领域都有广泛的应用，以下是一些常见的应用场景：
- 游戏：例如，AlphaGo 在围棋领域的应用。
- 机器人控制：例如，自动驾驶汽车、无人机等。
- 推荐系统：例如，Netflix 和 YouTube 的推荐算法。
扩展阅读
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