Verstärkendes Lernen (Reinforcement Learning, RL) unterscheidet sich von anderen Arten des Lernens, wie überwachtem und unüberwachtem Lernen, in seinem grundlegenden Ansatz und Paradigma. Im Gegensatz zum überwachten Lernen, bei dem ein Modell aus markierten Beispielen lernt, und dem unüberwachten Lernen, bei dem das Modell versucht, Muster und Strukturen in Anders als beim unüberwachten Lernen, bei dem das Modell versucht, Muster und Strukturen in unmarkierten Daten zu finden, geht es beim RL darum, Agenten zu trainieren, sequenzielle Entscheidungen in einer Umgebung zu treffen, indem sie mit ihr interagieren und Rückmeldungen in Form von Belohnungen oder Bestrafungen. Der RL-Agent erforscht die Umgebung durch Versuch und Irrtum, lernt aus den Folgen seiner Handlungen und versucht, ein kumulatives Belohnungssignal über die Zeit zu maximieren, anstatt explizit richtige Antworten oder vordefinierte Strukturen zu haben. Diese Versuch-und-Irrtum-Natur von RL ermöglicht es, mit dynamischen, komplexen und unsichere Umgebungen zu bewältigen, wodurch es sich für Aufgaben wie Spiele, Robotik und autonome Systeme.