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强化学习和监督学习有所不同。监督学习使用标记数据将输入映射到输出。强化学习算法通过与环境交互进行学习。例如，游戏强化学习算法最初并不知道正确的动作。它们通中东赌博数据过反复试验进行学习，随着时间的推移最大化奖励。

RL 应用的真实世界例子？
强化学习已经颠覆了游戏、机器人和医疗保健等行业。在游戏领域，强化学习驱动的系统（如 AlphaGo 和 OpenAI Five）通过掌握复杂策略超越了人类。自动驾驶汽车使用强化学习来优化驾驶策略，医疗保健应用包括个性化治疗计划和机器人手术。

探索与利用的权衡是什么？
探索是测试新动作以寻找更好的奖励，利用是利用现有知识最大化已知奖励。平衡这些是实现最佳学习的关键。像 Q 学习这样的 RL 算法平衡了这种权衡，从而稳步改进。

为什么马尔可夫决策过程在 RL 中很重要？
MDP 提供了一种结构化的方式来构建 RL 问题，定义状态、动作和奖励。MDP 允许近端策略优化等算法将决策形式化并系统地驾驭复杂环境。

最流行的 RL 算法有哪些？
最常用的 RL 算法是 Q 学习、深度 Q 网络 (DQN) 和近端策略优化 (PPO)。Q 学习使用 Q 表来构建值函数，DQN 使用神经网络来处理大型状态空间。PPO 通过限制策略更新来稳定学习。