機器學習可分為三大類：監督式學習、非監督式學習及強化學習。每一類型皆具獨特優勢，能應對不同的實際問題。了解這些分類不僅有助於選擇合適的算法，還能提升模型的效能與準確性，推動各行各業的創新與發展。

強化學習是一種機器學習的分支，透過與環境互動來學習最佳行動策略。它模擬人類學習的過程，能在複雜情境中自我調整，提升決策能力。無論是在遊戲、機器人控制或自動駕駛等領域，強化學習都展現出驚人的潛力，未來將成為推動科技進步的重要力量。