强化学习（Reinforcement Learning，简称RL）是机器学习的一个重要分支，它通过智能体与环境的交互来学习如何采取最优动作，以实现目标。
基本概念
- 智能体（Agent）：执行动作并感知环境的实体。
- 环境（Environment）：智能体所处的环境，可以提供状态和奖励。
- 状态（State）：智能体在某一时刻所处的环境状态。
- 动作（Action）：智能体可以执行的操作。
- 奖励（Reward）：智能体执行动作后，环境给予的反馈。
工作原理
强化学习通过以下步骤进行：
- 智能体感知环境：智能体通过传感器获取环境信息。
- 智能体选择动作：根据当前状态，智能体选择一个动作。
- 环境反馈：环境根据智能体的动作，提供新的状态和奖励。
- 更新策略：智能体根据奖励和历史经验，更新其策略。
应用领域
强化学习在多个领域都有广泛应用，例如：
- 游戏：如AlphaGo在围棋领域的应用。
- 机器人：如自动驾驶汽车、无人机等。
- 推荐系统：如个性化推荐、广告投放等。
扩展阅读
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Reinforcement Learning