Hieronder volgt een instructie die een taak beschrijft, gekoppeld aan een input die verdere context biedt. Schrijf een antwoord dat het verzoek op de juiste manier afvult.

### Instructie:
Geef een lijst van de stukken van een versterking leersysteem dat kan leren hoe Atari games te spelen.

###

### Antwoord:
Geef een lijst van de stukken van een versterking leersysteem dat kan leren hoe Atari games te spelen.
Een versterking leersysteem dat kan leren spelen Atari spellen bestaat meestal uit de volgende stukken: Milieu: De Atari spelomgeving biedt de agent een reeks staten, acties en beloningen. De agent interageert met de omgeving door acties te ondernemen en beloningen te ontvangen gebaseerd op de toestand van het milieu. Agent: De agent is het leeralgoritme dat met de omgeving interageert. Het observeert de huidige toestand van de omgeving en selecteert een actie te ondernemen. De agent heeft als doel om een beleid te leren dat de verwachte cumulatieve beloning maximaliseert. State Representation: De agent heeft een manier nodig om de toestand van de omgeving te vertegenwoordigen.In het geval van Atari spellen wordt het beleid bepaald welke actie wordt genomen als een functie die staat van acties, of als een tabel die een voorkeursactie met elkaar verbindt. De waardeschattingen van de waarde die de agent kan worden verwacht door een bepaalde staat van de agent.
Hieronder volgt een instructie die een taak beschrijft, gekoppeld aan een input die verdere context biedt. Schrijf een antwoord dat het verzoek op de juiste manier afvult.

### Instructie:
Geef een lijst van de stukken van een versterking leersysteem dat kan leren hoe Atari games te spelen.

###

### Antwoord:
Een versterking leersysteem dat kan leren spelen Atari spellen bestaat meestal uit de volgende stukken: Milieu: De Atari spelomgeving biedt de agent een reeks staten, acties en beloningen. De agent interageert met de omgeving door acties te ondernemen en beloningen te ontvangen gebaseerd op de toestand van het milieu. Agent: De agent is het leeralgoritme dat met de omgeving interageert. Het observeert de huidige toestand van de omgeving en selecteert een actie te ondernemen. De agent heeft als doel om een beleid te leren dat de verwachte cumulatieve beloning maximaliseert. State Representation: De agent heeft een manier nodig om de toestand van de omgeving te vertegenwoordigen.In het geval van Atari spellen wordt het beleid bepaald welke actie wordt genomen als een functie die staat van acties, of als een tabel die een voorkeursactie met elkaar verbindt. De waardeschattingen van de waarde die de agent kan worden verwacht door een bepaalde staat van de agent.