یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)

یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) گونه‌ای از روش‌های یادگیری ماشین است که یک عامل یا Agent را قادر به یادگیری در محیطی تعاملی با استفاده از آزمون و خطاها و استفاده از بازخوردهای اعمال و تجربیات خود می‌سازد.

در یادگیری تقویتی، وقتی عامل در یک حالت خاص عملی را انجام می دهد، در مقابل پاداش یا (Reward) دریافت می نماید. در این نوع یادگیری ماشین، تمامی تلاش و هدف عامل این خواهد بود که تا پاداش دریافتی را در دراز مدت به حداکثر برساند. اگرچه هم یادگیری نظارت شده (Supervised Learning) و هم یادگیری تقویتی از نگاشت بین ورودی و خروجی استفاده می‌کنند، اما در یادگیری تقویتی بر خلاف یادگیری نظارت شده از پاداش‌ها و تنبیه‌ها به عنوان سیگنال‌هایی برای بهبود عملکرد نهایی سیستم استفاده می شود.