强化学习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） 🧠
- 环境（Environment） 🌍
- 状态（State） 📊
- 动作（Action） 🔄
- 奖励（Reward） 💰
2. 关键算法
- Q-Learning 📈
通过Q值表更新策略的经典算法 - 策略梯度（Policy Gradient） 🎯
直接优化策略的随机策略方法 - 深度强化学习（Deep RL） 🧠💻
结合深度学习的扩展方向
3. 学习路径推荐
强化学习的进阶学习可参考 深度强化学习教程