아래 지문에 따르면 강화 학습이란 무엇인가요?
강화 학습(RL)은 누적 보상 개념을 극대화하기 위해 지능형 에이전트가 환경에서 어떤 행동을 취해야 하는지에 관한 머신 러닝의 한 분야입니다. 강화 학습은 지도 학습 및 비지도 학습과 함께 세 가지 기본 머신 러닝 패러다임 중 하나입니다.

강화 학습은 레이블이 지정된 입력/출력 쌍을 제시할 필요가 없고, 차선책이 명시적으로 수정될 필요가 없다는 점에서 지도 학습과 다릅니다. 대신 (미지의 영역에 대한) 탐험과 (현재 지식의) 활용 사이의 균형을 찾는 데 중점을 둡니다.
머신 러닝에서 강화 학습(RL)은 지능형 에이전트가 총 보상을 극대화하기 위해 반응하는 방식과 관련된 영역입니다. 지도 학습 및 비지도 학습과 함께 머신 러닝의 3가지 유형 중 하나입니다. 지도 학습과 달리 RL은 레이블이 지정된 데이터가 필요하지 않습니다.
According to the passage below, what is Reinforcement Learning?
Reinforcement learning (RL) is an area of machine learning concerned with how intelligent agents ought to take actions in an environment in order to maximize the notion of cumulative reward. Reinforcement learning is one of three basic machine learning paradigms, alongside supervised learning and unsupervised learning.

Reinforcement learning differs from supervised learning in not needing labelled input/output pairs to be presented, and in not needing sub-optimal actions to be explicitly corrected. Instead the focus is on finding a balance between exploration (of uncharted territory) and exploitation (of current knowledge).
In machine learning, reinforcement learning (RL) is a domain concerned with how intelligent agents respond to maximize their total rewards. Alongside supervised and unsupervised learning, it is one of 3 types of machine learning. Unlike supervised learning, RL does not require labeled data.