Reinforcement Learning é uma técnica de Aprendizagem de Máquina que usa um sistema de feedback de recompensa para ajudar um algoritmo a aprender ações ideais em um ambiente dinâmico e complexo. O objetivo é maximizar a recompensa ao longo do tempo, tomando ações corretas em diferentes situações. Alguns exemplos de aplicações incluem carros autônomos, otimização de operações, gerenciamento de processos de manufatura, desenvolvimento de produtos e jogos. Para implementar o reinforcement learning, é importante identificar o problema de negócios certo e estar ciente das preocupações éticas e de transparência. As mesmas práticas fundamentais e mudanças organizacionais que se aplicam a outras técnicas de IA também se aplicam ao reinforcement learning.
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