O Reinforcement Learning é uma técnica bastante versátil e pode ser aplicada em diversas áreas. Mas, assim como qualquer técnica, existem limitações, principalmente em ambientes complexos ou quando as recompensas são raras ou escassas. O treinamento dos agentes inteligentes é feito por meio de tentativa e erro, onde o agente executa uma ação, recebe uma recompensa numérica e é levado a um novo estado para tomar a próxima ação. Esse processo é repetido várias vezes até que o agente aprenda uma política eficaz.
Existem várias técnicas de treinamento de agentes, como Q-Learning, Policy Gradient e Actor-Critic, mas todas exigem um conhecimento sólido de matemática, estatística e programação.
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