באַשרייַבן די געדאַנק הינטער ריינפאָרסמאַנט לערנען.
ריינפאָרסמאַנט לערנען איז אַ טיפּ פון מאַשין לערנען וואָס פאָוקיסיז אויף טריינינג אַן אַגענט צו דורכפירן ספּעציפיש אַקשאַנז אין אַ סוויווע צו מאַקסאַמייז אַ באַלוינונג. דער גענעראַל געדאַנק איז צו סימולירן לערנען אין אַ ענלעך וועג ווי אַ מענטש אָדער אַ כייַע קען לערנען, דורך באַקומען באַמערקונגען פון די סוויווע אין די פאָרעם פון ריוואָרדז אָדער שטראָף. אין ריינפאָרסמאַנט לערנען, די קינסטלעך אַגענט איז יקספּאָוזד צו אַ סיטואַציע און מוזן באַשליסן די בעסטער לויף פון קאַמף באזירט אויף זיין אייגענע דערפאַרונג און וויסן. ווען דער אַגענט נעמט אַן אַקציע, ער באקומט באַמערקונגען אין די פאָרעם פון אַ באַלוינונג, וואָס ינדיקייץ ווי וווילטויק אָדער דעטראַמענאַל די אַקציע איז געווען. מיט צייט, דער אַגענט לערנט צו פאַרבינדן זיכער אַקשאַנז מיט ספּעציפיש ריוואָרדז, וואָס אַלאַוז עס צו אַנטוויקלען אַ סטראַטעגיע וואָס מאַקסאַמייז זיין גאַנץ באַלוינונג. דער אַנדערלייינג פּרינציפּ פון ריינפאָרסמאַנט לערנען איז צו ביסלעכווייַז פֿאַרבעסערן נאַטור דורך פּראָצעס און טעות. עס איז באזירט אויף דער באַגריף אַז אַן אַגענט קענען לערנען צו מאַכן בעסער דיסיזשאַנז דורך אַסאָוסיייטינג אַקשאַנז מיט די באַלוינונג וואָס זיי דזשענערייט. אין דעם וועג, דער אַגענט דעוועלאָפּס אַ פּאָליטיק פֿאַר טשוזינג אַקשאַנז וואָס פירן צו די מערסט גינציק אַוטקאַמז. דער צוגאַנג צו מאַשין לערנען האט געוויזן גרויס צוזאָג אין אַ ברייט קייט פון אַפּלאַקיישאַנז, פון פּלייינג שפּילערייַ צו קאַנטראָולינג ראָובאַץ.