Verstärkendes Lernen, auch Reinforcement Learning, steht für eine Reihe von Methoden des maschinellen Lernens, bei denen ein Software-Agent (ein Computerprogramm) selbständig eine Strategie erlernt, um erhaltene Belohnungen zu maximieren. Dabei wird dem Agent nicht vorgezeigt, welche Aktion in welcher Situation die beste ist, sondern er erhält durch die Interaktion mit seiner Umwelt zu bestimmten Zeitpunkten eine Belohnung, die auch negativ sein kann.