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 per 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 apprendere buone strategie per il processo decisionale anche in ambienti altamente non lineari e non deterministici.
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