De acordo com a passagem abaixo, o que é Aprendizagem por Reforço?
Aprendizagem por reforço (RL) é uma área de aprendizagem de máquina preocupada com como os agentes inteligentes devem tomar ações em um ambiente para maximizar a noção de recompensa cumulativa. Aprendizagem por reforço é um dos três paradigmas básicos de aprendizagem de máquina, ao lado de aprendizagem supervisionada e aprendizagem não supervisionada. Aprendizagem por reforço difere de aprendizagem supervisionada em não precisar de pares de entrada / saída rotulados para serem apresentados, e em não precisar de ações sub-ótimas para serem explicitamente corrigidas. Em vez disso, o foco é encontrar um equilíbrio entre a exploração (de território não mapeado) e a exploração (do conhecimento atual).
No aprendizado de máquina, o aprendizado por reforço (RL) é um domínio relacionado com a forma como os agentes inteligentes respondem para maximizar suas recompensas totais.