Questão 7: Aprendizagem de máquina (machine learning) é uma subárea da inteligência artificial, que se concentra em desenvolver técnicas e algoritm...

C) Treinar um algoritmo por meio de uma série de ações e recompensas.

O aprendizado por reforço é uma das categorias principais da aprendizagem de máquina. Nesse tipo de aprendizado, um algoritmo de aprendizado é treinado para tomar decisões sequenciais através de interações com um ambiente. O agente de aprendizado recebe feedback em forma de recompensas ou punições com base em suas ações e seu objetivo é aprender a tomar ações que maximizem a recompensa acumulada ao longo do tempo.

O aprendizado por reforço é inspirado no princípio de condicionamento operante, onde o agente aprende a associar ações com recompensas ou punições. O algoritmo de aprendizado por reforço utiliza técnicas como a aprendizagem de políticas, aprendizagem baseada em valor e algoritmos de busca para otimizar as ações tomadas pelo agente.

Esse tipo de aprendizado é frequentemente aplicado em problemas em que não há dados rotulados disponíveis, e o agente deve explorar o ambiente e aprender a partir das consequências de suas ações. Exemplos de aplicações do aprendizado por reforço incluem jogos de tabuleiro, robótica, controle de processos industriais e tomada de decisões em tempo real.