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O aprendizado por reforço é particularmente útil em situações onde a sequência de ações é crítica, como jogos ou navegação robótica. Exemplos incluem algoritmos de Q-learning e redes neurais profundas utilizadas em sistemas como o AlphaGo. Assinale abaixo como o aprendizado por reforço difere dos outros tipos de aprendizado de máquina:
Sagot :
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