O aprendizado por reforço é um método de aprendizado de máquina voltado para tratar como os agentes de software devem realizar ações em um ambiente...
O aprendizado por reforço é um método de aprendizado de máquina voltado para tratar como os agentes de software devem realizar ações em um ambiente. Em relação ao aprendizado por reforço, selecione a opção correta.
O agente só é informado sobre a sua recompensa ao final de um número fixo de iterações para evitar desvios sobre sua política de tomada de decisão.
Ele dá suporte para maximizar recompensas cumulativas.
A escolha das ações é fixa ao longo da execução do algoritmo.
Todo o processo de aprendizagem é desenvolvido a partir de ideias baseadas em métodos exatos.
O agente é informado por exemplos positivos e negativos.
O agente só é informado sobre a sua recompensa ao final de um número fixo de iterações para evitar desvios sobre sua política de tomada de decisão.
Ele dá suporte para maximizar recompensas cumulativas.
A escolha das ações é fixa ao longo da execução do algoritmo.
Todo o processo de aprendizagem é desenvolvido a partir de ideias baseadas em métodos exatos.
O agente é informado por exemplos positivos e negativos.
💡 1 Resposta
Ed 
A opção correta em relação ao aprendizado por reforço é: "Ele dá suporte para maximizar recompensas cumulativas." Nesse método, o agente busca aprender a tomar ações que maximizem a recompensa acumulada ao longo do tempo, através de interações com o ambiente.
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