强化学习（Reinforcement Learning, RL）是机器学习的一个重要分支，通过智能体与环境的交互来学习最优策略。以下是核心概念解析：
1. 核心要素 🧩
智能体（Agent）
🤖 执行动作的主体，如游戏AI或机器人环境（Environment）
🌍 智能体所处的外部世界，如棋盘或模拟器奖励函数（Reward Function）
💰 定义智能体行为的反馈机制
2. 学习过程 🔄
- 智能体在环境中采取动作
- 环境返回状态转移与奖励信号
- 通过试错更新策略以最大化累积奖励
3. 应用场景 🌐
- 游戏AI（如AlphaGo）
- 自动驾驶决策系统
- 机器人路径规划
- 推荐算法优化