入门强化学习1

1.初识强化学习（RL）

2.课程基础

3.资料学习

4.基本概念

核心思想：智能体agent在环境environment中学习，根据环境的状态state，执行动作action，并根据环境的反馈reward（奖励）来指导更好的动作。


特点：

• 不断和环境交互，观察和输出动作
• 奖励延迟

应用场景：

• 游戏
• 个性推荐
• 股票
  
• 交通
  
  
  
  强化学习与监督学习的区别：