وفقاً للقسم أدناه، ما هو التعلم بالتعزيز؟
Context:التعلم بالتعزيز (RL) هو مجال من مجالات التعلم الآلي يهتم بكيفية اتخاذ الوكلاء الذكيين إجراءات في بيئة ما من أجل تعظيم مفهوم المكافأة التراكمية. التعلم بالتعزيز هو واحد من ثلاثة نماذج أساسية للتعلم الآلي، جنبًا إلى جنب مع التعلم الخاضع للإشراف والتعلم غير الخاضع للإشراف.  التعلم بالتعزيز يختلف عن التعلم المراقب في أنه لا يحتاج إلى تقديم أزواج مدخلات / مخرجات محددة، وفي أنه لا يحتاج إلى تصحيح الإجراءات دون الأمثل بشكل صريح. بدلًا من ذلك، التركيز على إيجاد توازن بين الاستكشاف (من الأراضي الغير مخطوطة) والاستغلال (من المعرفة الحالية).
في التعلم الآلي، التعلم بالتعزيز (RL) هو مجال يهتم بكيفية استجابة الوكلاء الذكيين لتعظيم مكافآتهم الإجمالية. جنب التعلم المشرف وغير المشرف، هو واحد من ثلاثة أنواع من التعلم الآلي. على عكس التعلم الخاضع للإشراف، التعلم الخاضع للإشراف لا يتطلب بيانات محددة.