rl与rc有什么区别?

RL（强化学习）和RC（推荐系统）都是人工智能领域的重要技术，但应用场景和目标不同。RL通过试错学习最优策略，常用于游戏、机器人控制等动态决策场景；RC则基于用户历史数据预测偏好，应用于电商、视频推荐等个性化服务。前者关注长期奖励，后者侧重精准匹配。

区别

RL：核心是智能体在环境中通过行动获得反馈，不断调整策略以最大化累积奖励。比如下棋程序每走一步都会评估结果，经过数万次训练后学会最优走法。它需要实时交互，适合需要动态决策的任务，如自动驾驶路径规划。训练过程依赖大量试错，计算成本较高。

RC：主要分析用户行为数据，挖掘潜在兴趣点。电商平台根据你的浏览记录推荐商品，视频平台根据观看历史推送内容。它不需要实时交互，而是离线训练模型，强调准确性和效率。推荐系统更关注用户满意度，常用协同过滤、深度学习等方法，优化点击率或转化率。