强化学习技术全面解析：从原理到实践中的15个关键问题

一、基础概念与原理

1. 什么是强化学习（Reinforcement Learning, RL）？与监督学习、无监督学习的区别是什么？

定义

强化学习是一种通过 智能体（Agent） 与 环境（Environment） 交互，以最大化累积奖励为目标的学习方法。其核心是“试错学习”：智能体根据环境反馈调整策略，无需预先标注数据。

对比其他学习范式

维度	监督学习	无监督学习	强化学习