🎉 机器学习中的强化学习（Reinforcement Learning） 🎉
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。其核心思想是试错学习，常用于游戏AI、机器人控制、自动驾驶等领域。
📌 核心概念
- 智能体（Agent）：执行动作的主体，如AlphaGo的AI程序
- 环境（Environment）：智能体所处的场景，如棋盘或物理世界
- 奖励（Reward）：环境对动作的反馈，正负值引导学习方向
- 策略（Policy）：智能体选择动作的规则，决定"做什么"和"如何做"
🧠 应用场景
- 游戏领域：AlphaGo（围棋AI）的突破性成果
- 机器人控制：自主导航、机械臂操作
- 自动驾驶：路径规划与决策系统
- 推荐系统：动态优化用户交互策略