Reinforcement learning is a type of machine learning where an algorithm learns to make decisions by receiving feedback from its actions. The algorithm is rewarded for making correct decisions and penalized for making incorrect ones. Over time, it learns to maximize its rewards by adjusting its decision-making process. It is similar to how humans learn from trial and error, where positive outcomes reinforce good decisions and negative outcomes discourage bad ones.
Zesílené učení je oblast strojového učení, která se zabývá učením, jak provádět sekvenci rozhodnutí. V tomto typu učení agent interaguje s prostředím s cílem maximalizovat své nahromaděné odměny. Agent se rozhoduje na základě svých pozorování z prostředí a poté dostává zpětnou vazbu ve formě odměn nebo trestů. S časem se agent učí maximalizovat své potenciální odměny optimalizací svých rozhodnutí.