无模型强化学习（Model-free Reinforcement Learning）是一种强化学习方法，其中智能体不依赖于环境的动态模型（如状态转移概率或奖励函数的具体知识），而是通过直接与环境交互来学习最优策略。智能体通过试错收集经验数据，使用值函数估计（例如Q-learning）或策略优化（例如策略梯度）来更新其行为，以最大化长期累积奖励。这种方法避免了模型构建的复杂性，使其在未知、随机或高维环境中更具适应性和实用性，常见算法包括Q-learning、SARSA和深度Q网络（DQN）。
在AI产品开发中，无模型强化学习广泛应用于实际落地场景，如游戏智能体设计（AlphaGo）、机器人自主导航、个性化推荐系统和自动驾驶决策系统。由于其不依赖预先定义的环境模型，它能灵活应对动态变化的数据和情景，显著降低开发过程中的建模负担和成本，加速产品迭代和部署，成为处理复杂现实问题的高效工具。
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