简要解释强化学习的基本概念并给出三个生活中的简单应用例子。请用Markdown格式输出，包含一个有序列表，并且包含两个段落，一个简释概念，一个列出应用。
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# 强化学习概述

强化学习是一种机器学习方法，它允许软件代理采取行动，并从环境中学习，通过试错的方式实现特定目标。其核心在于，代理根据收到的奖励或惩罚来调整行为策略，以最大化某种累积奖励。这种方法特别适用于动态和不确定的环境，因为代理能够根据反馈适应变化。

## 生活中的应用实例

1. **游戏**：AlphaGo通过强化学习与自身对弈数百万局，从中学习并提高了棋艺，最终打败了世界顶级围棋选手。
2. **智能家居**：家庭自动化系统使用强化学习来理解用户的偏好，例如，学习在特定时间自动调节房间温度，以提高居住舒适度。
3. **推荐系统**：在线购物平台和媒体服务利用强化学习提供个性化推荐，根据用户的点击、购买历史不断调整推荐策略，以提高用户满意度。
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