机器学习需要通过建立模型进行自我学习，那么学习方法有哪些呢？本篇来给大家介绍一下机器学习中的强化学习。如果还不了解什么是机器学习的，先浏览下这篇内容：
机器学习是什么？详解机器学习概念_程序媛珂珂的博客-CSDN博客
什么是强化学习？
强化学习是一种比较复杂的机器学习方法，强调系统与外界不断的交互反馈，它主要是针对流程中不断需要推理的场景，比如无人汽车驾驶，它更多关注性能。它是机器学习中的热点学习方法。
强化学习主要由智能体(Agent)、环境(Environment)、状态(State)、动作(Action)、奖励(Reward)组成。智能体执行了某个动作后，环境将会转换到一个新的状态，对于该新的状态环境会给出奖励信号(正奖励或者负奖励)。随后，智能体根据新的状态和环境反馈的奖励，按照一定的策略执行新的动作。上述过程为智能体和环境通过状态、动作、奖励进行交互的方式。
智能体通过强化学习，可以知道自己在什么状态下，应该采取什么样的动作使得自身获得最大奖励。由于智能体与环境的交互方式与人类与环境的交互方式类似，可以认为强化学习是一套通用的学习框架，可用来解决通用人工智能的问题。因此强化学习也被称为通用人工智能的机器学习方法。
组成元素
智能体
强化学习的本体，作为学习者或者决策者。
环境
强化学习智能体以外的一切，主要由状态集合组成。
状态
一个表示环境的数据，状态集则是环境中所有可能的状态。
动作
智能体可以做出的动作，动作集则是智能体可以做出的所有动作。
奖励
智能体在执行一个动作后，获得的正/负反馈信号，奖励集则是智能体可以获得的所有反馈信息。
策略
强化学习是从环境状态到动作的映射学习，称该映射关系为策略。通俗的理解，即智能体如何选择动作的思考过程称为策略。
目标
智能体自动寻找在连续时间序列里的最优策略，而最优策略通常指最大化长期累积奖励。
因此，强化学习实际上是智能体在与环境进行交互的过程中，学会最佳决策序列。
基本框架
强化学习主要由智能体和环境组成。由于智能体与环境的交互方式与生物跟环境的交互方式类似，因此可以认为强化学习是一套通用的学习框架，是通用人工智能算法的未来。
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