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