Reinforcement Learning, Ciencia De Dados, Data Science, Machine Learning.
(env.initial_state, 0, terminal, {}) action = agent.start(response) else: action = agent.step(out) out = env.step(action) r+=out[1] terminal = out[2] k+=1 agent.end(out[1]) cumulative_reward.append(r) print(f"run {run} levou {k} passos") Sem termos uma dinâmica explícita do ambiente, foi possível