什麼是強化學習 (RL)

強化學習（Reinforcement Learning, RL）是機器學習的一個分支，透過與環境的互動來學習如何做出決策，以最大化累積獎勵。強化學習的主要組成要素包括智能體、環境、狀態、行動和獎勵。智能體透過探索與利用環境來學習最優策略。

強化學習的一個重要特性是其試錯機制，智能體根據從環境中獲得的反饋（獎勵或懲罰）來調整其行為。這一過程可以通過多種算法實現，例如Q學習、深度Q網路（DQN）和策略梯度方法等。近年來，深度學習與強化學習的結合使得在複雜任務中的表現得到了顯著提升。

展望未來，強化學習的發展趨勢將集中在提高學習效率、處理更複雜的環境，以及在更廣泛的實際應用中實現自適應能力。然而，強化學習也面臨一些挑戰，例如樣本效率低、訓練時間長，以及在動態環境中的穩健性等問題。