强化学习（Reinforcement Learning, RL）是机器学习的一个重要分支，通过让智能体（Agent）与环境（Environment）互动来学习最优策略。以下是关键概念与学习路径：
核心概念
- Agent：决策主体，如自动驾驶汽车或游戏AI 🏃♂️🤖
- Environment：Agent所处的外部世界，如棋盘或模拟器 🌍🎮
- Reward：环境对Agent行为的反馈机制，正负奖励驱动学习 📈📉
- Policy：Agent采取行动的策略，决定“做什么” 🧭💡
- Value Function：评估状态或动作的长期收益，指导决策 📊🔍
应用场景
- 🎮 游戏策略：AlphaGo、星际争霸AI等
- 🤖 机器人控制：行走、抓取等动作规划
- 🚗 自动驾驶：路径选择与避障决策
- 📱 推荐系统：个性化内容优化
- 🧠 自然语言处理：对话策略生成