强化学习是机器学习的一个分支，旨在让智能体通过与环境的交互来学习最优策略，以最大化累积奖励。其核心思想源于动物的学习行为，例如通过试错获得食物或避开危险。
核心概念一览 📋
- 智能体（Agent）：执行动作的决策主体，如自动驾驶汽车
- 环境（Environment）：智能体所处的外部世界，如游戏场景
- 奖励（Reward）：环境对智能体行为的反馈信号，如游戏得分
- 策略（Policy）：智能体选择动作的规则，如Q-learning算法
典型应用场景 🌍
- 游戏AI：AlphaGo通过强化学习击败世界冠军
- 机器人控制：机械臂抓取物体的路径规划
- 自动驾驶：交通信号识别与路径决策
- 推荐系统：个性化内容推荐的优化策略
学习路径推荐 🚀
- 先掌握基础数学知识：线性代数 | 概率论
- 学习Python编程：强化学习常用工具
- 研究经典算法：Q-learning | Deep Q-Network
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扩展阅读 📚
强化学习如同培养一个学生：通过不断尝试和反馈，最终掌握最优的学习方法。