Spiega il flusso di un ciclo di apprendimento per rinforzo.
L'apprendimento per rinforzo è un tipo di apprendimento in cui un algoritmo viene addestrato ad interagire con il suo ambiente e trovare modi per massimizzare la sua ricompensa o minimizzare la sua penalità in base alle sue prestazioni. Il ciclo di apprendimento per rinforzo consiste in quattro fasi: osservazione, azione, ricompensa e aggiornamento. Nella fase di osservazione, l'ambiente dell'agente viene osservato e viene stabilito uno stato. Nella fase di azione, l'agente compie un'azione in base allo stato. Nella fase di ricompensa, l'agente riceve una ricompensa corrispondente all'azione. Nella fase di aggiornamento, l'agente aggiorna la sua politica con la ricompensa della fase di ricompensa. L'agente continua ad iterare attraverso questo ciclo mentre impara a perfezionare il suo processo di massimizzazione della ricompensa o di minimizzazione della penalità.