Reinforcement Learning（强化学习）
term_id: reinforcement_learning
Category: basic_concepts
Definition
强化学习（RL）是机器学习的一个分支，专注于智能体应如何在环境中采取行动以最大化累积奖励的概念。与监督学习不同，强化学习不依赖标记数据，而是通过试错和奖励信号进行学习。
Summary
强化学习是机器学习的一种类型，智能体通过与环境交互并最大化奖励来学习做出决策。
Key Concepts
- 智能体（Agent）
- 环境
- 策略
- 奖励函数
- 状态空间
Use Cases
- 自动驾驶
- 游戏AI（如AlphaGo）
- 推荐系统