Context: Reinforcement learning (RL) adalah bidang pembelajaran mesin yang berkaitan dengan bagaimana agen cerdas harus mengambil tindakan dalam lingkungan untuk memaksimalkan gagasan imbalan kumulatif. Pembelajaran penguatan adalah salah satu dari tiga paradigma dasar pembelajaran mesin, bersama dengan pembelajaran yang diawasi dan pembelajaran yang tidak diawasi. Pembelajaran penguatan berbeda dari pembelajaran yang diawasi karena tidak memerlukan pasangan input / output yang diberi label untuk disajikan, dan tidak memerlukan tindakan sub-optimal untuk dikoreksi secara eksplisit. Sebaliknya, fokusnya adalah pada menemukan keseimbangan antara eksplorasi (teritori yang belum dipetakan) dan eksploitasi (pengetahuan saat ini).

Menurut bagian di bawah ini, apa itu pembelajaran penguatan?

Dalam pembelajaran mesin, pembelajaran penguatan (RL) adalah domain yang berkaitan dengan bagaimana agen cerdas merespon untuk memaksimalkan total hadiah mereka.