Lihat sumber Perbedaan Reinforcement Learning dengan Pembelajaran Lain

Reinforcement learning memiliki karakteristik unik yang membedakannya dari jenis pembelajaran lain dalam [[Pembelajaran Mesin]]. Perbedaan ini terletak pada cara agen memperoleh pengetahuan dan tujuan utama dari proses pembelajaran.

== Pembelajaran Terawasi ==
Dalam [[supervised learning]], sistem belajar dari data berlabel yang diberikan sebelumnya. Target output sudah diketahui, dan model hanya perlu memetakan input ke output yang benar berdasarkan contoh yang ada.

== Pembelajaran Tak Terawasi ==
[[Unsupervised learning]] tidak bergantung pada data label, melainkan mencari pola atau struktur tersembunyi dalam data. Berbeda dengan reinforcement learning, unsupervised learning tidak melibatkan proses trial and error atau reward.

== Kelebihan Reinforcement Learning ==
Reinforcement learning mampu menangani masalah di mana feedback tidak langsung dan harus dikumpulkan melalui eksplorasi. Agen belajar dari pengalaman sendiri, yang membuat metode ini sangat berguna untuk situasi dinamis dan kompleks.