Geral
Aprendizado Profundo
Semana 6
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Questão

O Aprendizado por Reforço é uma técnica de Machine Learning onde um agente toma decisões em um ambiente, visando maximizar recompensas ao longo do tempo. Ele é frequentemente modelado como um Processo de Decisão de Markov e pode utilizar métodos como Q-learning para otimizar suas políticas de ação. Apesar de suas vantagens, enfrenta desafios significativos, como espaços de estado grandes ou ambientes parcialmente observáveis.

Com base no conceito de Aprendizado por Reforço, selecione a alternativa que explica o desafio enfrentado por um algoritmo típico de Aprendizado por Reforço no mundo real:
A) Um espaço de estado muito pequeno em um ambiente completamente observável simplifica o processo de Aprendizado por Reforço.
B) A presença de recompensas constantes e previsíveis em todos os estados torna desnecessário o uso de Aprendizado por Reforço.
C) Um ambiente com múltiplos agentes interagindo entre si pode dificultar a descoberta de uma política ótima pelo algoritmo de Aprendizado por Reforço.
D) A capacidade do agente de observar completamente o ambiente em todos os momentos reduz a necessidade de ajustar as políticas de ação.
E) A existência de múltiplas políticas ótimas em um espaço de estado pequeno não influencia a eficiência do Aprendizado por Reforço.
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