Обучение с подкреплением (RL) — это подобласть машинного обучения, которая фокусируется на том, как агенты должны действовать в окружающей среде, чтобы максимизировать совокупное вознаграждение. Этот подход фундаментально отличается от обучения с учителем и без учителя, которые являются другими основными парадигмами машинного обучения. Чтобы понять ключевые различия между этими типами обучения, необходимо