Para identificar o que caracteriza um algoritmo de aprendizado por reforço, precisamos entender como esse tipo de aprendizado funciona. No aprendizado por reforço, o modelo aprende através da interação com o ambiente, recebendo recompensas ou punições com base nas ações que toma. Isso é diferente de outros tipos de aprendizado, como o aprendizado supervisionado, onde o modelo aprende a partir de dados rotulados. Vamos analisar as alternativas: a) O modelo aprende a partir de dados rotulados com feedback direto. - Isso se refere ao aprendizado supervisionado, não ao aprendizado por reforço. b) O modelo aprende interagindo com o ambiente e recebendo recompensas ou punições. - Esta é a definição correta do aprendizado por reforço. c) O modelo não usa dados de entrada, mas apenas saídas. - Isso não é verdade para aprendizado por reforço, que utiliza dados de entrada para tomar decisões. d) O modelo sempre melhora o desempenho com mais dados. - Embora mais dados possam ajudar, isso não é uma característica exclusiva do aprendizado por reforço. e) O modelo resolve problemas de otimização simples, como regressão linear. - Isso se refere a técnicas de aprendizado supervisionado, não ao aprendizado por reforço. Portanto, a alternativa correta é: b) O modelo aprende interagindo com o ambiente e recebendo recompensas ou punições.