Reinforcement Learning, Ciencia De Dados, Data Science, Machine Learning.
e sua distribuição de recompensa para a dada ação pode mudar. O agente, por sua vez, pode utilizar as informações de estado (que pode ser representado por um vetor e informações) e recompensa (sempre escalar) para refinar sua política. A interação pode ser representada por uma sequência: S0, A0,