Lihat sumber Pembelajaran Berpenguatan vs Pembelajaran Terawasi

Pembelajaran berpenguatan dan pembelajaran terawasi adalah dua pendekatan utama dalam [[Pembelajaran Mesin]]. Keduanya memiliki tujuan dan metode pembelajaran yang berbeda sesuai dengan karakteristik masalah yang dihadapi.

==Pembelajaran Terawasi==
Dalam [[pembelajaran terawasi]], model belajar dari dataset berlabel untuk memetakan input ke output. Contoh umum adalah klasifikasi dan regresi.

==Karakteristik RL==
Sementara itu, pembelajaran berpenguatan melibatkan agen yang belajar dari umpan balik lingkungan berupa reward, tanpa adanya label eksplisit untuk setiap tindakan. Agen harus mengeksplorasi dan mengeksploitasi untuk menemukan strategi terbaik.

==Perbandingan dan Aplikasi==
Perbedaan utama antara kedua pendekatan ini terletak pada sumber umpan balik dan proses belajar. Pembelajaran terawasi cocok untuk masalah prediksi, sedangkan pembelajaran berpenguatan unggul pada masalah pengambilan keputusan berurutan.