强化学习（Reinforcement Learning，简称RL）是机器学习的一个子领域，它侧重于智能体（agent）如何通过与环境（environment）的交互来学习最优的行为策略。在强化学习中，智能体的目标是最大化累积奖励（cumulative reward），即通过执行一系列动作来获得最大的长期回报。
强化学习的基本组成部分包括：
强化学习的过程通常涉及以下几个步骤：
强化学习的关键挑战包括：
强化学习在许多领域都有广泛的应用，如游戏（例如AlphaGo）、机器人控制、自动驾驶、推荐系统、金融交易等。
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