Spiega il concetto di apprendimento per rinforzo in modo semplice e comprensibile.
L'apprendimento per rinforzo è un'area dell'apprendimento automatico che si occupa di imparare come prendere una sequenza di decisioni. In questo tipo di apprendimento, un agente interagisce con un ambiente al fine di massimizzare le sue ricompense accumulate. L'agente fa scelte basate sulle sue osservazioni dall'ambiente e poi riceve un feedback sotto forma di ricompense o punizioni. Nel tempo, l'agente impara a massimizzare le sue ricompense potenziali ottimizzando le sue scelte.