O que significa "Recompensas Cumulativas"?

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Recompensas cumulativas são os pontos ou benefícios totais que um agente recebe ao longo do tempo enquanto tenta completar uma tarefa ou alcançar um objetivo. No contexto de sistemas de aprendizado, como robôs ou programas de computador, esses agentes tomam decisões com base no que aprenderam com experiências passadas.

Quando um agente faz ações em um ambiente, ele ganha recompensas que mostram o quão bem está indo. Com o tempo, essas recompensas se acumulam. A ideia principal é que quanto mais recompensas um agente coleta, melhor ele fica em completar suas tarefas.

Em muitos cenários de aprendizado, o agente aprende a escolher ações que resultam nas maiores recompensas cumulativas, o que significa que ele tenta fazer as melhores escolhas ao longo do tempo. Essa abordagem ajuda o agente a melhorar seu desempenho, já que aprende com experiências boas e ruins para tomar decisões mais inteligentes no futuro.