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Em alguns sistemas de IA, o modelo aprende a escolher ações a partir da experiência, recebendo feedback quantitativo após cada interação, ajustando sua política de decisão ao longo do tempo, sem depender de dados rotulados previamente.
Esse paradigma de aprendizado de máquina é conhecido como:
Aprendizado generativo.
Aprendizado por reforço.
Aprendizado supervisionado.
Aprendizado não supervisionado.