Eine Klasse von Algorithmen des Reinforcement Learning, die Entscheidungen unter Unsicherheit treffen, um eine Belohnung zu maximieren. Sie balancieren zwischen der Erkundung neuer Optionen (Exploration) und der Nutzung bekannter guter Optionen (Exploitation), z.B. bei A/B-Tests oder Empfehlungssystemen.