وفقًا للمقطع أدناه، ما هو التعلم بالتعزيز؟
Context:التعلم بالتعزيز (RL) هو مجال من مجالات التعلم الآلي المعنية بكيفية اتخاذ الوكلاء الذكيين الإجراءات في بيئة ما من أجل تعظيم مفهوم المكافأة التراكمية. التعلم بالتعزيز هو واحد من ثلاثة نماذج أساسية للتعلم الآلي ، إلى جانب التعلم الخاضع للإشراف والتعلم غير الخاضع للإشراف.  يختلف التعلم بالتعزيز عن التعلم الخاضع للإشراف في أنه لا يحتاج إلى تقديم أزواج مدخلات / مخرجات محددة ، ولا يحتاج إلى تصحيح الإجراءات دون الأمثل بشكل صريح. بدلاً من ذلك ، يركز التركيز على إيجاد توازن بين الاستكشاف (من الأراضي غير المخطوطة) والاستغلال (لمعرفة الحالية).
في التعلم الآلي ، التعلم التعزيزي (RL) هو مجال يهتم بكيفية استجابة الوكلاء الذكية لتعظيم مجموع مكافآتهم. إلى جانب التعلم الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف، هو واحد من ثلاثة أنواع من التعلم الآلي. على عكس التعلم الخاضع للإشراف، لا يتطلب التعلم الخاضع للإشراف بيانات محددة.