强化学习（Reinforcement Learning，RL）是机器学习的一个重要分支，它使机器能够在与环境的交互中学习如何做出最优决策。强化学习与监督学习和无监督学习不同，它依赖于奖励和惩罚机制来指导学习过程。
基本概念
- 智能体（Agent）：执行动作并接收环境反馈的实体。
- 环境（Environment）：智能体执行动作的场所，会根据智能体的动作给出反馈。
- 状态（State）：环境在某一时刻的描述。
- 动作（Action）：智能体可以执行的行为。
- 奖励（Reward）：环境对智能体动作的反馈，通常用于指导智能体学习。
应用领域
强化学习在以下领域有广泛应用：
- 游戏：例如AlphaGo在围棋领域的突破。
- 机器人控制：如无人机导航、自动驾驶汽车等。
- 推荐系统：通过强化学习优化推荐算法。
- 金融：如交易策略的优化。
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强化学习在游戏领域的应用，例如AlphaGo与李世石的围棋对决。