Згідно з пунктом нижче, що таке зміцнення навчання?
Підсилення навчання (RL) - це область машинного навчання, що стосується того, як розумні агенти повинні діяти в середовищі, щоб максимізувати поняття кумулятивної винагороди. Підсилення навчання є однією з трьох основних парадигм машинного навчання, поряд з наглядовим навчанням і ненаглядовим навчанням.

Зміцнення навчання відрізняється від наглядового навчання в тому, що не потрібно, щоб етикетки вхід / вихід пар, щоб бути представлені, і в тому, що не потрібно суб-оптимальні дії, щоб бути явно виправлені. Замість цього акцент робиться на знаходженні балансу між вивченням (невизначеної території) і експлуатацією (поточних знань).
У машинному навчанні, підсилення навчання (RL) - це домен, що стосується того, як інтелектуальні агенти реагують, щоб максимізувати свої загальні винагороди. Поряд з наглядовим і ненаглядовим навчанням, це один з трьох типів машинного навчання. На відміну від наглядового навчання, RL не вимагає позначених даних.