强化学习（Reinforcement Learning，简称RL）是机器学习的一个分支，它通过智能体与环境的交互来学习策略。本教程将为您介绍强化学习的基本概念、常用算法和应用场景。
目录
强化学习简介
强化学习是一种通过奖励和惩罚来指导智能体学习如何做出最优决策的方法。在强化学习中，智能体通过与环境交互，不断尝试不同的动作，并根据动作的结果来调整自己的策略。
常见算法
- Q-Learning
- Deep Q-Network (DQN)
- Policy Gradient
- Actor-Critic
应用场景
- 游戏
- 自动驾驶
- 机器人
- 金融
参考资料
更多关于强化学习的资料，您可以访问强化学习教程。
强化学习流程图