強化学習と他の機械学習手法の主な違いは以下の通りです。
教師あり学習: 正解データが必要。強化学習は試行錯誤で学習
教師なし学習: データの構造を学習。強化学習は長期的に最適な行動を学習
ディープラーニング: 特徴量を自動抽出。強化学習は報酬最大化が目的
強化学習: エージェントが環境と相互作用しながら報酬を最大化する行動を学習