Para entender o que é "Aprendizado por Reforço Profundo" (Deep Reinforcement Learning), precisamos considerar que essa abordagem combina duas áreas principais: o aprendizado por reforço, que é um método de aprendizado onde um agente aprende a tomar decisões através de recompensas e punições, e as redes neurais profundas, que são utilizadas para lidar com dados complexos e de alta dimensionalidade. Analisando as opções: a) Um algoritmo que aprende apenas por feedback de erros. - Isso não é correto, pois o aprendizado por reforço envolve recompensas e não apenas feedback de erros. b) Um método que combina aprendizado por reforço e redes neurais profundas para lidar com problemas mais complexos. - Esta opção está correta, pois descreve precisamente a essência do Aprendizado por Reforço Profundo. c) Um algoritmo de aprendizado supervisionado. - Isso é incorreto, pois o aprendizado por reforço não é supervisionado. d) Um algoritmo usado para análise de séries temporais. - Embora possa ser aplicado em alguns contextos, essa não é a definição principal do Aprendizado por Reforço Profundo. e) Um modelo utilizado exclusivamente em jogos. - Embora tenha sido muito utilizado em jogos, não é exclusivo a eles. Portanto, a alternativa correta é: b) Um método que combina aprendizado por reforço e redes neurais profundas para lidar com problemas mais complexos.