4.1 强化学习

文档摘要

4.1 强化学习第四章：高级AI算法与前沿在本章中，我们将深入探讨超越基础机器学习模型的高级人工智能算法，以及当前AI研究和应用的前沿领域。这些算法往往能够处理更复杂的任务，尤其是在需要序列决策、理解复杂环境动态以及进行战略规划的场景中。本章将涵盖强化学习、生成模型、迁移学习等重要主题。 4.1 强化学习强化学习（Reinforcement Learning, RL）是一种重要的机器学习范式，其核心思想是让智能体（Agent）通过与环境（Environment）进行交互来学习如何做出最优决策，以最大化累积奖励。与监督学习依赖于带有标签的数据、无监督学习侧重于发现数据内在结构不同，强化学习通过“试错”的方式，根据环境的反馈（奖励或惩罚）来调整其行为策略。