以下の文章によると、強化学習とは何か？
強化学習（RL）は、知的エージェントが累積報酬の概念を最大化するために、環境においてどのような行動を取るべきかに関する機械学習の分野である。強化学習は、教師あり学習、教師なし学習と並ぶ、3つの基本的な機械学習パラダイムの1つである。

強化学習が教師あり学習と異なる点は、ラベル付けされた入力と出力のペアが提示される必要がない点と、最適でない行動を明示的に修正する必要がない点である。その代わりに、（未知の領域の）探索と（現在の知識の）活用の間のバランスを見つけることに重点が置かれる。
機械学習において強化学習（RL）は、知的エージェントがどのように応答して報酬を最大化するかに関係する領域である。教師あり学習、教師なし学習と並んで、機械学習の3つのタイプのうちの1つである。教師あり学習とは異なり、RLはラベル付けされたデータを必要としない。