Descrivi l'idea alla base dell'apprendimento per rinforzo.
L'Apprendimento per Rinforzo (RL) è un ramo dell'Apprendimento Automatico in cui un agente interagisce con un ambiente prendendo azioni e osservando le conseguenze di tali azioni, e utilizzando il feedback per apprendere. L'agente apprende una politica che massimizza la sua ricompensa selezionando la migliore azione in base allo stato corrente dell'ambiente. L'agente lavora in modo iterativo esplorando e sfruttando il suo ambiente, in modo da poter alla fine massimizzare la sua ricompensa a lungo termine.