সাধারণত্বের জন্য রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিংয়ে অন্যান্য শাখা যেমন, ক্রীড়াতত্ত্ব, নিয়ন্ত্রণ তত্ত্ব, ক্রিয়া গবেষণা, অনুকরণীয় আন্দাজক্তণ, অনেক প্রতিনিধি প্রক্রিয়া, দল বুদ্ধিমত্তা, পরিসংখ্যান ও জেনেটিক অ্যালগরিদম পড়ানো হয়। ক্রিয়া গবেষণা ও নিয়ন্ত্রণ তত্ত্বে রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিংকে "অনুমিত গতিশীল প্রোগ্রামিং" বা "নিউরো ডায়নামিক প্রোগ্রামিং" বলা হয়। রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিংয়ের মূল বিষয়গুলো আনুমানিক নিয়ন্ত্রণ তত্ত্বেও আলোচনা করা হয়, যা অনুমিত বিষয়ের ফলাফল, আলোচনা ও গবেষণা, উৎপাদন ব্যবস্থা সংক্রান্ত অ্যালগরিদমের দিকে আলোকপাত করে থাকে, শিক্ষণ ও আন্দাজকরণের দিকে দেয় কম গুরুত্ব; মূলত এটি অর্থনীতি ও ক্রীড়াতত্ত্বের পরিবেশে গাণিতিক মডেলের অনুপস্থিতিতে কাজ করে থাকে। সীমাবদ্ধ প্রক্রিয়ায় কীভাবে সাম্যতা অর্জন সম্ভব সেটা ব্যাখ্যা করতেও রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং ব্যবহার করা যেতে পারে।

মৌলিক রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিংকে মারকভ সিদ্ধান্ত প্রক্রিয়ার ভিত্তিতে সাজানো হয়েছে:


এই নীতিগুলি সম্ভাবনার সূত্র দ্বারা নিয়ন্ত্রিত। এই পর্যবেক্ষণগুলো মূল স্কেলার, প্রাথমিক উপায়ন শেষ রূপান্তরের সাথে সম্পর্কযুক্ত। অজ্রক ক্ষেত্রে প্রতিনিধিকে বর্তমান পরিবেশের অবস্থা পর্যবেক্ষণ ("পুরোপুরি পর্যবেক্ষণ") করতে দেওয়া হয়। যটি এটা না করা হয়, তবে প্রতিনিধির পর্যবেক্ষণ পুরোপুরিভাবে শুদ্ধ হবে না। কখনো কখনো ক্রিয়ার বিষয় পর্যবক্ষকের নিকট উপস্থাপন করা হয় না। (পুরোপুরিভাবে সাম্যতার ক্ষেত্রে কখনো ছাড় দেওয়া হয় না। উদাহরণস্বরূপ, প্রতিনিধির দেখা মান ৩ ও রূপান্তরিত অবস্থার মান ৪ হলে এই রূপান্তরকে গোণা হবে না।)

রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং এজেন্ট বিচ্ছিন্ন সময়েএ পরিবেশ নিয়ে কাজ করে। প্রত্যেক সময়ে, প্রতিনিধি formula_9 পর্যবেক্ষণ করেন যাতে উপায়ন formula_10 অন্তর্ভুক্ত করা হয়। এরপর এটি formula_11 ক্রিয়া বাছাই করে সহজলভ্য ক্রিয়া থেকে, যাজে পরিবেশে পাঠানো হয়। এরপর, পরিবেশ নতুন অবস্থা formula_12 ও উপায়ন formula_13 এ গমন করে যার সাথে নির্ণয় করা formula_14 "রূপান্তর" এর সম্পর্ক বিদ্যমান। রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিংয়ের লক্ষ হল যতটা পারা যায় উপায়ন সংগ্রহ করা। প্রতিনিধি কোন প্রক্রিয়ায় (সম্ভবত দৈবচয়নে) পরিবেশে কোন সিদ্ধান্ত গ্রহণ করতে পারে।

যখন কোন প্রতিনিধির কাজকে অনুমানের ভিত্তিতে কাজ করা কোন প্রতিনিধির কাজের সাথে তুলনা করা হয়, তখন চোখে পড়ে ক্রীড়াতত্ত্বের "খেদ"। অনুমানের ভিত্তিতে কাজ করতে হলে প্রতিনিধিকে এর কাজের ধারা (সর্বোচ্চ ভবিষ্যৎ আয়) সম্পর্কে জ্ঞানলাভ করতে হবে, যদিও প্রাথমিক উপায়নের ক্ষেত্রে এ মান কাজে নাও আসতে পারে।

এভাবে, দীর্ঘমেয়াদী ও স্বল্পমেয়াদী কাজের ক্ষেত্রে সমস্যা সমাধানের জন্য রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং কাজে আসতে পারে। এটি বিভিন্ন প্রক্রিয়া যেমন রোবট নিয়ন্ত্রণ, সিঁড়ি তালিকা, টেলিকমিউনিকেশন, ব্যাকগ্যামন, চেকার্স ও গোয়ের (আলফা গো) ক্ষেত্রে ব্যবহৃত হতে পারে।

দুইটি উপাদান রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিংকে শক্তিশালী করে তালে: অনুমান ফলাফলের মাধ্যমে নমুনার ব্যবহার ও বৃহৎ পরিবেশের ভিত্তিতে কোনো আন্দাজকৃর ফাংশনের ব্যবহার। এই দুইটি উপাদানকে ভিত্তি করে নিম্নোক্ত অবস্থার বৃহৎ পরিবেশে রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং ব্যবহৃত হতে পারে:
এই সমস্যার দুইটি পরিকল্পিত সমস্যা হিসেবে বিবেচিত কেননা, এখানে কিছু জিনিস পাওয়া যায়। অপরদিকে শেষেরটি মূল শিক্ষণ সমস্যা হিসেবে পরিগণিত হয়। যাই হোক, রেইনফোর্সমেন্ট লার্নিং দুটো সমস্যাকে মেশিন লার্নিং সমস্যায় পরিণত করে।

সূচনা
অবস্থা মানীয় ফাংশন
বিপরীত রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিং
নীতি