למידת חיזוק (נקרא גם: למידה באמצעות חיזוקים; באנגלית: Reinforcement learning או בקיצור: RL) הוא תחום במדעי המחשב של למידת מכונה הנוגע לאופן שבו סוכנים פועלים בסביבה דינמית באופן שימקסם את הרווח המצטבר כתוצאה מהפעולות הללו. למידת חיזוק נחשבת לאחת משלוש הפרדיגמות של למידת מכונה, לצד למידה מונחית (Supervised learning) ולמידה בלתי מונחית (Unsupervised learning). מתוך ויקיפדיה

למידה שיתופית ברשת, למידה שיתופית נתמכת טכנולוגיה, למידת PAC, למידת בריחה, למידת הימנעות, למידת חקר, למידת מכונה, למידת עמיתים, למידת שפה, למיה יש אקדח