强化学习（RL）、监督学习和无监督学习是不同的机器学习范式，各自解决不同类型的问题。RL 侧重于通过与环境交互来训练智能体做出决策序列。与依赖标注输入-输出对的监督学习或在无标注数据中寻找模式的无监督学习不同，RL 使用奖励系统来引导智能体实现最优行为。例如，使用 RL 的自动驾驶汽车可能会通过在车道内获得奖励以及碰撞时受到惩罚来学习导航。智能体探索环境，通过试错学习，并致力于最大化累积奖励。这与监督学习形成对比，监督学习中模型可能会根据标注的摄像头图像预测转向角；也与无监督学习不同，无监督学习可以在没有明确目标的情况下对相似的驾驶场景进行分组。
监督学习需要带有预定义标签的数据集，因此非常适合分类或回归等任务。例如，训练模型识别手写数字（如 MNIST 数据集）需要提供图像以及正确的数字标签。模型通过调整参数来最小化预测误差。相比之下，无监督学习处理无标注数据以发现隐藏结构，例如将客户购买历史聚类分组以进行精准营销。RL 的根本区别在于它不依赖静态数据集。相反，智能体通过与环境动态交互来学习。例如，游戏 AI（如 AlphaGo）通过玩数千局游戏来提高，根据输赢而不是预定义示例来调整策略。RL 中的反馈是延迟且稀疏的（例如，很多步之后才赢得游戏），而监督学习会为每个输入提供即时、明确的修正。
另一个关键区别在于训练过程。监督学习和无监督学习通常涉及在固定数据集上进行批量或离线训练，而 RL 通常是在线且顺序进行的。在 RL 中，智能体的行为会影响未来状态，这要求它平衡探索（尝试新策略）和利用（使用已知有效策略）。例如，使用 RL 的推荐系统可能会根据用户交互持续调整，而监督学习版本仅基于历史数据预测偏好。无监督方法（如降维）可以为这些系统预处理数据，但不能直接优化特定目标。RL 侧重于长期结果和自适应决策，这使其适用于机器人、实时策略游戏和资源管理等领域——这些领域仅靠静态数据集或模式发现是不够的。