# O que é Reinforcement Learning?

É o aprendizado da inteligência artificial em tomar decisões corretas por meio de tentativa e erro e do uso de um mecanismo de recompensa.

## Definição
Neste método, não é dito diretamente à inteligência artificial o que ela deve fazer. Em vez disso, ela age em um ambiente e recebe uma recompensa (pontos) ou uma punição para cada ação realizada. Com o tempo, ela desenvolve por conta própria a estratégia para maximizar sua recompensa.

## Como funciona
A inteligência artificial realiza tentativas milhares de vezes dentro de uma simulação. Ao aumentar o valor das jogadas bem-sucedidas e eliminar as erradas, ela encontra o caminho que gera o melhor resultado.

## Onde é usado
É utilizado em inteligências artificiais que jogam jogos, no controle de movimentos robóticos e em estratégias de transações financeiras.

## Costuma ser confundido com
Pode ser confundido com o aprendizado supervisionado; nele, a resposta correta é fornecida, enquanto neste, apenas o resultado é recompensado.

## Perguntas frequentes
**Por que leva tanto tempo?**
Porque o sistema precisa realizar muitas tentativas para encontrar a resposta correta e aprender com cada uma delas.


## Termos relacionados
- [RLHF](/pt/dictionary/rlhf/)
- [Deep Learning](/pt/dictionary/deep-learning/)
- [Machine Learning](/pt/dictionary/machine-learning/)

## Ferramentas relacionadas
- [Prime Agent](/pt/discover/prime-agent/)
- [Miles](/pt/discover/miles/)
- [Microduck Rl](/pt/discover/microduck-rl/)

---
Fonte: TreScout Glossário · https://trescout.com/pt/dictionary/reinforcement-learning/