强化学习 (RL) 和监督学习 (SL) 是不同的机器学习范例，在方法、数据要求和用例方面存在根本差异。 RL 侧重于训练智能体通过与环境交互并从以奖励或惩罚形式存在的反馈中学习来做出决策序列。 相比之下，SL 使用标记数据集训练模型，其中每个输入示例都与已知的输出配对，目标是学习从输入到输出的映射。 核心区别在于它们如何处理反馈、处理数据和优化目标。
在 SL 中，模型从包含输入-输出对的静态数据集中学习，并明确指导正确的答案。 例如，图像分类模型在数千张标记图像（例如，“猫”或“狗”）上进行训练，以最大限度地减少预测误差。 反馈是立即和直接的：模型根据其预测与真实标签之间的差异调整其参数。 然而，RL 在没有预先标记的数据的情况下运行。 相反，智能体探索一个环境（例如，游戏或机器人模拟），并通过试错学习。 反馈是延迟和间接的：智能体可能只有在完成一系列动作后才能获得奖励（例如，赢得游戏关卡）。 例如，下棋的 RL 智能体通过根据最终的输赢来评估动作，而不是立即的“正确/不正确”标签来学习。
目标也有所不同。 SL 旨在从历史数据中概括模式，以便对新的、相似的数据进行准确的预测。 它非常适合于诸如情感分析或对象检测之类的任务，在这些任务中存在清晰的输入-输出对。 RL 优先考虑通过战略决策在一段时间内最大限度地提高累积奖励，使其适用于诸如自动驾驶或库存管理之类的动态的顺序问题。 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），这是 SL 中不存在的一种权衡。 虽然 SL 模型通常在线下在固定数据集上进行训练，但 RL 系统通常在实时环境中持续学习，以适应不断变化的条件。 两种方法都有优势，但选择取决于问题的结构和标记数据的可用性。