强化学习（RL）是一种机器学习方法，智能体通过与环境交互来学习如何做出决策，以最大化累积奖励。与依赖于标签数据的监督学习不同，强化学习采用试错法：智能体采取行动，观察结果，并根据奖励或惩罚形式的反馈调整其策略。目标是学习一种策略——一组规则——将环境状态映射到能够产生最高长期奖励的行动。关键组成部分包括智能体（决策者）、环境（智能体所处的“世界”）、行动（智能体做出的选择）、状态（环境的当前条件）和奖励（反馈信号）。
在强化学习中，学习过程涉及平衡探索（尝试新行动以发现其效果）和利用（使用已知能产生高奖励的行动）。例如，考虑训练一个 AI 来玩电子游戏。智能体可能最初会随机移动（探索），但当它学会哪些行动能提高游戏分数（奖励）时，它就会优先选择这些行动（利用）。像 Q-learning 和深度 Q 网络（DQN）这样的算法使用价值函数来估计特定状态下行动的预期奖励。策略梯度方法通过调整采取某些行动的概率来直接优化智能体的行为。这些方法通常依赖于迭代更新，智能体通过与环境的重复交互随着时间推移完善其策略。
强化学习的实际应用涵盖了多个领域。在机器人技术中，强化学习通过奖励成功的移动来训练机器人执行行走或抓取物体等任务。在推荐系统中，强化学习通过奖励用户参与（例如，点击或观看时长）来优化内容推荐。游戏 AI，如 AlphaGo，利用强化学习通过自我对弈掌握复杂的策略。然而，强化学习也面临一些挑战，例如稀疏奖励（例如，许多步骤后才赢得游戏）和高计算成本。开发者通常使用像 OpenAI Gym 这样的框架或像 TensorFlow Agents 这样的库来模拟环境和测试算法。理解强化学习需要熟悉马尔可夫决策过程（MDPs）等概念，它们建模了不确定性下的决策制定，以及即时奖励和未来奖励之间的权衡（折扣因子）。