强化学习（Reinforcement Learning, RL）是机器学习中一种通过试错机制让智能体学习决策方法的范式。以下是关键知识点梳理：
1. 核心概念
- 智能体（Agent）：执行动作的主体 🧑🔬
- 环境（Environment）：智能体交互的外部世界 🌍
- 奖励（Reward）：环境对动作的反馈机制 💰
- 状态（State）：描述环境当前情况的观测值 📷
2. 常用算法框架
| 算法类型 | 特点 | 应用场景 |
|---|---|---|
| Q-Learning | 无模型算法，适用于离散状态空间 📊 | 游戏AI、路径规划 |
| DQN | 引入经验回放和目标网络的深度Q网络 🧠 | 复杂游戏策略学习 |
| PPO | 基于策略梯度的稳定训练方法 🚀 | 机器人控制、自然语言处理 |
3. 典型应用场景
- 游戏AI：如AlphaGo的棋局决策 🎮
- 自动驾驶：交通规则遵守与路径优化 🚗
- 推荐系统：用户行为动态优化 📈
- 资源管理：云计算任务调度 🔄
4. 学习路径推荐
建议从基础理论入手，逐步实践：
- 理解马尔可夫决策过程（MDP）理论
- 掌握动态规划与蒙特卡洛方法
- 实践Q-learning基础实现
- 深入深度强化学习框架（如PyTorch/TF-Agents）
可参考本站更详细的深度强化学习实战教程进行进阶学习。