D'après le passage ci-dessous, qu'est-ce que l'apprentissage par renforcement ?
L'apprentissage par renforcement est un domaine de l'apprentissage automatique qui s'intéresse à la manière dont les agents intelligents doivent agir dans un environnement afin de maximiser la notion de récompense cumulative. L'apprentissage par renforcement est l'un des trois paradigmes de base de l'apprentissage automatique, avec l'apprentissage supervisé et l'apprentissage non supervisé.

L'apprentissage par renforcement diffère de l'apprentissage supervisé en ce sens qu'il ne nécessite pas la présentation de paires entrée/sortie étiquetées, ni la correction explicite d'actions sous-optimales. L'accent est plutôt mis sur la recherche d'un équilibre entre l'exploration (d'un territoire inexploré) et l'exploitation (des connaissances actuelles).
Dans l'apprentissage automatique, l'apprentissage par renforcement (RL) est un domaine qui s'intéresse à la manière dont les agents intelligents réagissent pour maximiser leurs récompenses totales. Avec l'apprentissage supervisé et non supervisé, c'est l'un des trois types d'apprentissage automatique. Contrairement à l'apprentissage supervisé, l'apprentissage par renforcement ne nécessite pas de données étiquetées.
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).[1]
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.