b'\n_START_ARTICLE_\nSpodbujevano u\xc4\x8denje\n_START_PARAGRAPH_\nPo analogiji iz behaviorizma, je spodbujevano u\xc4\x8denje (angle\xc5\xa1ko reinforcment learning, okraj\xc5\xa1ava RL) podro\xc4\x8dje strojnega u\xc4\x8denja, katerega cilj je priu\xc4\x8ditev vedenja oziroma optimizacija vedenja na podlagi povratne informacije prek nagrajevanja oz. kaznovanja. Problem v ra\xc4\x8dunalni\xc5\xa1kih sistemih omogo\xc4\x8da optimizacijo enostavnih vzorcev vedenja in postopno priu\xc4\x8ditev kompleksnej\xc5\xa1ih potekov obna\xc5\xa1anja. Zaradi svoje splo\xc5\xa1nosti je kot aproksimacijsko dinami\xc4\x8dno programiranje obravnavan v \xc5\xa1tevilnih drugih disciplinah (teorija iger, teorija nadzora, teorija informacij, stimulacijsko podprta optimizacija, statistika in evolucijski algoritmi)._NEWLINE_Pri RL gre najpogosteje za priu\xc4\x8ditev kompleksnej\xc5\xa1ih potekov vedenja, ki jih je mogo\xc4\x8de izraziti skozi na\xc4\x8drtovanje posledic vedenja. V nasprotju s tem se za neposredno optimizacijo vedenja pogosto uporablja postopke policy gradientov, ki vedenjske vzorce optimizirajo neposredno (brez ocenjevanja kon\xc4\x8dnega vzorca vedenja) s spreminjanjem parametrov nekega vedenjskega vzorca. _NEWLINE_Vsem RL postopkom je skupno, da se agent mora odlo\xc4\x8dati na podlagi interakcije z okoljem (problemskim prostorom), tako da zaporedje njegovih odlo\xc4\x8ditev dose\xc5\xbee ciljno stanje, kljub temu da morda razpolaga tudi z drugimi informacijami, ki bi lahko vodile do druga\xc4\x8dnih zaklju\xc4\x8dkov. Cilj RL postopka je maksimizacija kumulativne vsote nagrad in s tem optimalni vedenjski vzorec v danih pogojih.'