强化学习 (RL) 与其他机器学习范式的不同之处主要在于，它从交互中学习，而不是从静态数据集中学习。 在监督学习中，模型在带标签的示例上进行训练，其中每个输入都有相应的正确输出，例如对图像进行分类或预测房价。 无监督学习识别未标记数据中的模式，例如聚类客户群或减少数据维度。 然而，RL 涉及智能体通过与环境交互来学习做出决策。 智能体根据其行为接收奖励或惩罚形式的反馈，旨在随着时间的推移最大化累积奖励。 例如，像 AlphaGo 这样的游戏 AI 通过玩数百万场游戏来学习，并根据输赢调整其策略，这与需要预先标记的最佳移动数据集的监督模型不同。
一个关键的区别在于反馈机制。 监督学习依赖于即时、显式的标签（例如，“这张图片是一只猫”），而 RL 处理延迟的、通常是稀疏的奖励。 智能体可能直到许多步之后才知道某个动作是否良好，从而产生一个信用分配问题。 此外，RL 需要平衡探索（尝试新动作以发现奖励）和利用（使用已知的有效动作）。 例如，学习走路的机器人可能会尝试不同的腿部运动（探索），但最终必须优先考虑使其保持直立的动作（利用）。 这与监督学习形成对比，在监督学习中，模型遵循固定的数据集而无需探索，或者与根本没有明确反馈的无监督学习形成对比。
RL 的应用和挑战也使其与众不同。 它擅长于预定义规则不切实际的动态环境，例如训练自动驾驶汽车或优化实时系统中的资源分配。 然而，RL 通常需要大量的计算资源和对奖励函数的仔细设计。 设计不良的奖励会导致意外行为——例如，最大化用户点击次数的推荐系统可能会无意中宣传耸人听闻的内容。 与针对验证集衡量性能的监督学习不同，RL 的成功取决于智能体适应未知场景的能力。 这些因素使 RL 在顺序决策任务中功能强大，但与其他范式相比，实现起来更加复杂。