# Reinforcement Learning là gì?

Đăng ngày: 2026-04-28

Reinforcement Learning (RL) hay học tăng cường là một nhánh của Machine Learning, nơi một “tác nhân” (agent) học cách ra quyết định bằng cách tương tác với môi trường (environment), quan sát trạng thái (state), thực hiện hành động (action) và nhận về phản hồi (thưởng/phạt) để cải thiện chính sách (policy) của mình theo thời gian. Hãy xem ví dụ xe ô tô tự lái: - Agent: Bộ điều khiển thông minh của xe (AI driver). - Environment: Đường phố, xe cộ, đèn giao thông, người đi bộ, ở Việt Nam thi thoảng có thêm trâu bò lợn gà trên đường... - State: Xe đang ở làn giữa, đèn phía trước đang vàng, có người qua đường, Ninja Lead tạt đầu... - Action: Phanh, rẽ, giữ tốc độ, tăng tốc... - Policy: “Nếu đèn đỏ thì phanh”, “Nếu xe phía trước quá gần thì giảm tốc”... Mỗi quyết định của xe đều được “thưởng” (an toàn, đi đúng) hoặc “phạt” (gần gây tai nạn, phanh gấp). Dần dần, xe học cách lái ngày càng an toàn và hiệu quả hơn. [category:AI & Innovation]

Canonical: https://www.tungpham.vn/blog/2d714ff8-527e-4b34-956b-af757955e638