O aprendizado por reforço é muito importante para os modelos de aprendizado de máquina. Trata-se de um conjunto de elementos que se conectam por me...

O aprendizado por reforço é muito importante para os modelos de aprendizado de máquina. Trata-se de um conjunto de elementos que se conectam por meio de responsabilidades bem delimitadas para atingir seu objetivo. Em relação ao aprendizado por reforço, selecione a opção que não corresponde a uma característica do modelo.


O valor corresponde aos elementos do gradiente em determinada iteração.
Valor Q trata do valor da recompensa de um agente em relação aos pares de estado-ação para determinada política.
O estado corresponde a uma situação em que o agente se encontra em determinado momento.
A função valor calcula o valor total da recompensa.
O agente é uma entidade que executa ações para ganhar alguma recompensa em um ambiente.