O aprendizado de reforço (RL) é uma área de aprendizado de máquina preocupada com a forma como os agentes inteligentes devem tomar ações em um ambiente, a fim de maximizar a noção de recompensa cumulativa. [1] O aprendizado reforçado é um dos três paradigmas básicos de aprendizagem de máquina, ao lado do aprendizado supervisionado e do aprendizado não supervisionado.
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