强化学习

强化学习是一种机器学习方法，其中智能体学习在环境中做出决策以最大化累积奖励。它涉及智能体采取行动、以奖励或惩罚的形式接收反馈，并随着时间的推移调整其策略以提高性能。与监督学习不同，它不依赖于标记数据，而是通过试错学习。