Il Reinforcement Learning (RL) è un ramo del Machine Learning in cui un agente interagisce con un ambiente intraprendendo 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 l'azione migliore in base allo stato attuale dell'ambiente. L'agente lavora in modo iterativo esplorando e sfruttando il suo ambiente, in modo da poter massimizzare la sua ricompensa a lungo termine.
Descrivi l'idea alla base dell'apprendimento per rinforzo.