强化学习 (RL) 在学习发生的方式上不同于其他机器学习范例，例如监督学习和无监督学习。在监督学习中，模型从标记的数据集中学习，其中输入-输出对是预定义的，模型的目标是将输入映射到正确的输出。相反，RL涉及与环境交互的代理，其中不立即提供正确的输出 (奖励)，而是通过探索和反馈来学习。
另一方面，无监督学习侧重于在没有明确标签的情况下发现数据中的隐藏模式或结构。与RL不同，它不涉及顺序决策。RL在长期决策方面也有所不同，在长期决策中，智能体学习策略以随着时间的推移最大化累积奖励，而监督学习通常旨在实现预测的即时准确性。
另一个关键区别是RL涉及延迟反馈的概念。代理可能不会立即知道其行动的结果，但必须依靠奖励信号来帮助它了解其长期表现。