强化学习是机器学习的一个重要分支，通过让智能体（Agent）在与环境的交互中学习策略，以最大化累积奖励。其核心思想源于动物行为学中的试错机制，常用于复杂决策场景。
核心概念 📚
- 奖励机制：环境通过奖励信号指导智能体行为
- 状态转移：智能体在不同状态间进行动作选择
- Q-learning：一种经典的值迭代算法
- 深度强化学习：结合深度神经网络的强化学习方法
应用场景 🌍
- 游戏AI（如AlphaGo）
- 自动驾驶决策系统
- 机器人路径规划
- 推荐系统优化
强化学习是机器学习的一个重要分支，通过让智能体（Agent）在与环境的交互中学习策略，以最大化累积奖励。其核心思想源于动物行为学中的试错机制，常用于复杂决策场景。