Podržano učenje
Podržano učenje (engleski: reinforcement learning – RL) područje je mašinskog učenja koje se bavi time kako bi inteligentni agenti trebali odabrati akcije u okruženju kako bi maksimizirali pojam kumulativne nagrade. Podržano učenje jedan je od tri osnovne paradigme mašinskog učenja, uz nadzirano učenje i nenadzirano učenje. Podržano učenje se razlikuje od nadziranog učenja po tome što ne zahtijeva prikazivanje označenih ulazno/izlaznih parova, kao ni obavezno ispravljanje ne baš najboljih akcija. Umjesto toga, fokus je na pronalaženju ravnoteže između istraživanja (nepoznatih područja) i iskorištavanja (trenutnog znanja). Okruženje se obično izražava u obliku Markovljevog procesa odlučivanja (MDP) jer mnogi algoritmi podržanog učenja u ovom kontekstu koriste tehnike dinamičkog programiranja. Glavna razlika između klasičnih metoda dinamičkog programiranja i algoritama podržanog učenja je ta što podržano učenje ne pretpostavlja poznavanje tačnog matematičkog modela MDP-a i ciljaju na velike MDP-ove za koje tačne metode postaju nemoguće.