"Descrivi un caso d'uso tipico per l'apprendimento per rinforzo."
Un caso d'uso tipico per l'apprendimento per rinforzo è un problema in cui un agente deve trovare le migliori decisioni o azioni da intraprendere al fine di massimizzare la ricompensa nel tempo. Gli esempi includono la robotica, i giochi, la guida autonoma e il trading finanziario. In questi domini, l'apprendimento per rinforzo può essere utilizzato per imparare buone strategie per la presa di decisioni anche in ambienti altamente non lineari e non deterministici.